#OORT #百倍币 #AI #datahub

Що таке «позначення даних» та його роль

Маркування даних - це важливий етап в сфері навчання штучного інтелекту (штучного інтелекту, або AI). Це передбачає попереднє позначення «зображень та інших даних», які штучний інтелект (комп'ютер) повинен розпізнати та відрізняти, щоб штучний інтелект (комп'ютер) постійно розпізнавав особливості цих «зображень та інших даних» та встановлював їх «відповідність» з мітками, і в кінцевому підсумку штучний інтелект (комп'ютер) може самостійно розпізнавати ці «зображення та інші дані».
Наприклад, для того щоб штучний інтелект (комп'ютер) міг впізнавати літаки, потрібно надати велику кількість різних зображень літаків і позначити їх як “це - літак”, щоб штучний інтелект (комп'ютер) навчався знову й знову. Сутність маркування даних полягає в тому, щоб забезпечити точні та надійні навчальні дані для Алгоритмів машинного навчання, що дозволить підвищити продуктивність та точність моделі. За допомогою маркування даних модель машинного навчання може вивчити особливості та закономірності даних, що дозволить виконувати завдання класифікації, впізнавання, прогнозування тощо.
Одним із ключових досягнень в галузі штучного інтелекту (AI) останніх років є значні прориви у глибинному навчанні в області обробки зображень, мови, тексту тощо.
Штучний інтелект - це розум, створений машиною, в області комп'ютерних наук це означає створення комп'ютерних програм, які, враховуючи сприйняття оточення, приймають розумні рішення та отримують максимальну вигоду. Іншими словами, для досягнення штучного інтелекту потрібно навчити комп'ютер розуміти та оцінювати речі, щоб він отримав здатність розпізнавати, схожу на людську.
Людство, знайомлячись із новою річчю, спочатку формує перше уявлення про цю річ. Наприклад, щоб штучний інтелект (комп'ютер) міг розпізнати літак, потрібно надати велику кількість різних зображень літаків та позначити їх як «це є літаком», щоб штучний інтелект (комп'ютер) міг навчитись. Позначення даних можна розглядати як імітацію процесу навчання людини на основі досвіду, що, власне кажучи, є процесом пізнання існуючих знань людини з книжок. У конкретному виконанні, позначення даних попередньо позначається ярликами зображення, які потрібно визначити та розрізнити комп'ютеру, щоб він може безперервно визначати особливості цих зображень і, в кінцевому рахунку, самостійно впізнати. Позначення даних надає велику кількість даних з ярликами для навчання та вивчення машин, що забезпечує ефективність Алгоритм моделі.

Друге, звичайні типи маркування даних
Звичайні типи маркування даних включають: маркування зображень, маркування мови та маркування тексту.
1. Маркування зображень Маркування зображень включає маркування зображень та маркування відео, оскільки відео також складається з послідовного відтворення зображень. Зазвичай для маркування зображень потрібно, щоб оператори використовували різні кольори для визначення контурів різних цільових об'єктів, а потім позначали відповідні контури мітками, щоб узагальнити вміст всередині контурів, щоб модель Алгоритму могла визначати різні позначки на зображенні. Маркування зображень часто використовується в таких застосуваннях, як розпізнавання облич, розпізнавання автомобілів з автоматичним керуванням тощо.

2、мовне маркування
Мовна анотація полягає в ідентифікації транскрибованого тексту за допомогою моделі Алгоритму та логічного пов'язання його з відповідним аудіо. Сценарії застосування мовної анотації включають обробку природної мови, реальний час перекладу та інші, а основний спосіб мовної анотації - це аудіотранскрипція.

3. Позначення тексту
Мітка тексту вказує на анотаційну роботу, таку як сегментація, семантичне визначення, позначення частин мови, переклад тексту, узагальнення теми та подій тощо, згідно з певними стандартами або критеріями, використовується для автоматичного розпізнавання візиток, розпізнавання документів тощо. Наразі типові завдання маркування тексту включають маркування емоцій, маркування сутностей, маркування частин мови та інші завдання з маркування тексту.

Три, поширені завдання маркування даних
Звичайні завдання маркування даних включають категоризацію, маркування рамок, маркування областей, маркування точок, 2D, 3D об'єднання маркування, маркування хмар точок та маркування ліній тощо.
1、Класифікація міток: вибір відповідних міток з заданого набору міток для призначення позначеним об'єктам.

2. Маркування рамкою: вибір об'єкта, який потрібно виявити зображенні, цей метод застосовується тільки до маркування зображень.

3. Позначення області: порівняно з позначенням обрамлення, вимоги до позначення області є більш точними, при цьому краї можуть бути гнучкими, і обмежені тільки позначенням зображення, головними сферами застосування є визначення доріг та карт в автономному водінні тощо.

4. Позначення точок: означає позначення елементів, які потрібно позначити (наприклад, обличчя, кінцівки) відповідно до потреби у визначенні позиції, що дозволяє визначати ключові точки певних частин.

5, 2D, 3D об'єднане маркування: це означає маркування і встановлення зв'язку між зображеннями, отриманими з 2D і 3D сенсорів одночасно.

6、Маркування хмарки точок: Маркування хмарки точок є важливим способом виразу тривимірних даних, за допомогою сенсорів, таких як лідар, можна збирати різноманітні перешкоди та їхні координати, а маркувальник повинен класифікувати ці щільні хмарки точок та позначити їх різними властивостями.

7, позначення відрізків: головним чином використовують відрізки для позначення країв та контурів об'єктів зображення.

Четверте, значення маркування даних
Значення маркування даних полягає в тому, щоб забезпечити точні та надійні навчальні дані для алгоритмів машинного навчання, щоб покращити продуктивність та точність моделі. За допомогою маркування даних моделі машинного навчання можуть вивчити особливості та закономірності даних, що дозволяє їм виконувати завдання класифікації, розпізнавання, передбачення тощо. Конкретно, маркування даних може покращити продуктивність моделі. Помічені дані можуть допомогти моделі краще зрозуміти внутрішню структуру та шаблони даних, тим самим підвищуючи здатність моделі до класифікації, розпізнавання або передбачення. Маркування даних може розширити область застосування моделі. За допомогою маркування даних різних галузей та сценаріїв можна зробити модель придатною для більшої кількості сценаріїв застосування, тим самим розширюючи її область застосування. Загалом, маркування даних відіграє важливу роль в галузі машинного навчання та штучного інтелекту, воно не лише є ключовим кроком у покращенні продуктивності моделі, але й важливим фундаментом для просування прийняття рішень на основі даних.