Мировая экономика выиграет от замечательных достижений, обеспечиваемых искусственным интеллектом и машинным обучением, двумя наиболее быстрорастущими технологиями.
Но для разработки таких систем необходимо большое количество маркировок изображений, чтобы научить компьютеры распознавать то, что мы хотим, чтобы они искали. Чтобы необработанные данные могли использоваться машинами, эти обучающие данные должны быть аннотированы людьми. В своей самой базовой форме аннотация данных такова.
Аннотации данных необходимы для инициатив ИИ во всех отраслях, и любой проект, использующий машинное обучение, должен включать их.
Сервисы аннотации данных, предоставляемые Anolytics
Целью Анолитики является точное, безопасное и эффективное дополнение, аннотирование и маркировка данных за счет вовлечения в процесс людей. Имея богатый опыт в области искусственного интеллекта, машинного обучения и обработки данных, они обладают уникальной квалификацией для предоставления отраслевых кадровых решений для аннотирования и маркировки данных.
Модель необходимо научить понимать конкретные данные, чтобы принимать решения и действовать.
Категоризация данных и маркировка изображений для приложений ИИ называются аннотациями данных. Данные обучения должны быть правильно классифицированы и аннотированы для конкретного варианта использования.
Бизнес-организации могут создавать и совершенствовать решения искусственного интеллекта, используя высококачественные аннотации данных, выполняемые человеком. Следовательно, существует лучшее решение для обслуживания клиентов, включающее чат-боты, релевантные результаты поисковых систем, компьютерное зрение, распознавание речи и предложения продуктов.
Ниже приведены основные категории данных:
1. Текстовая аннотация
Одним из основных направлений исследований и разработок ИИ является обработка естественного языка (НЛП). Эффективность и продуктивность некоторых технологий НЛП, в том числе чат-ботов, автоматического распознавания голоса и программного обеспечения для анализа настроений, возросла на бесчисленных предприятиях по всему миру. Недавние достижения в области НЛП даже могут позволить людям с нарушениями речи свободно взаимодействовать с окружающими и использовать технологию автоматического распознавания голоса. Однако эти замечательные технологии были бы немыслимы без текстовых аннотаций, и на рынке есть несколько компаний, которые предлагают аутсорсинговые услуги по аннотированию изображений.
2. Аудио аннотация
Речевые данные снабжаются метками времени, а затем транскрипционно аннотируются. Это включает в себя транскрипцию конкретной интонации и произношения, а также определение языка, диалекта и демографии говорящего.
Также читайте: Как мы аннотируем изображение
Каждый вариант использования уникален, и некоторые требуют определенной стратегии. Одним из таких вариантов использования является маркировка агрессивных речевых знаков и неречевых шумов, таких как разбитие стекла, для использования в приложениях безопасности и экстренных горячих линий.
3. Аннотация изображения
Для различных приложений требуются аннотации к изображениям. Он включает в себя методы машинного обучения для декодирования изображений, роботизированное зрение, распознавание лиц и компьютерное зрение.
Чтобы обучить эти решения, фотографии должны иметь метаданные в идентификаторах, подписях или ключевых словах.
В некоторых случаях использования требуется огромное количество аннотированных изображений: от систем компьютерного зрения, используемых в беспилотных автомобилях и машинах, которые выбирают и сортируют продукты, до медицинских приложений, которые автоматически выявляют медицинские расстройства.
Благодаря успешному обучению этих систем аннотации к изображениям повышают точность и достоверность.
4. Видео аннотация
Секрет успешного машинного обучения — данные, аннотированные человеком. Только что было сказано, что регулирование субъективности, понимание цели и умение справляться с двусмысленностью — это человеческие способности, которых машинам просто не хватает.
Например, получение соглашения требует участия многих людей при оценке релевантности результатов поисковой системы. Люди должны распознавать и комментировать определенные данные, например выделять все пиксели на изображении, включая деревья или дорожные знаки, чтобы обучить компьютерное зрение или систему распознавания образов.
Используя эти структурированные данные, машины могут научиться определять эти связи при тестировании и производстве.
Как Аналитика обрабатывает данные
Любой потенциал аутсорсинг аннотаций данных Фирмы, с которыми вы планируете сотрудничать, должны иметь строгую процедуру обеспечения качества.
Вот как мы можем убедиться, что вся работа по аннотациям данных точна:
1. Первоначальная оценка – Чтобы полностью понять потребности проекта, мы тщательно изучаем все материалы проекта и общаемся с ключевыми заинтересованными сторонами и техническими экспертами.
2. Проверка и валидация – Чтобы обеспечить необходимый уровень точности, мы проверяем репрезентативную выборку всех работ, выполненных на данный момент на протяжении всего проекта.
3. Проверка качества – Чтобы убедиться в проценте правильности всей проделанной работы, мы тщательно проверяем важные переменные проекта.
4. Повторное качественное обучение – Если какая-либо работа была выполнена неправильно, мы предоставляем аннотаторам данных дополнительное обучение, чтобы они знали критерии.
Читайте также: Лучшие наборы данных и инструменты для текстовых аннотаций для компьютерного зрения, на которые стоит обратить внимание в 2022 году
Заключение
Как мы все знаем, подготовка обучающих данных и маркировка изображений — одна из утомительных задач машинного обучения.
Хотя привлечение людей к выполнению таких задач, как маркировка неструктурированных данных, часто является необходимым шагом в создании обучающих данных для вашей модели, его трудоемкий и трудоемкий характер делает эту работу не идеальной для небольших групп высококвалифицированных и хорошо оплачиваемых специалистов по данным. или инженеры. Вот почему многие предприятия передать аннотацию к изображению на аутсорсинг проекты по использованию более дешевой рабочей силы в больших масштабах.