Введение
Важным шагом в разработке систем компьютерного зрения, моделей машинного обучения на основе искусственного интеллекта и приложений для прогнозирования является создание хорошо оптимизированных обучающих данных, то есть обучающих данных, состоящих из высококачественных данных. аннотация изображения и маркировка.
Данные обучения ИИ, по сути, являются основной предпосылкой для того, чтобы системы компьютерного зрения могли распознавать, получать, характеризовать и интерпретировать результаты. Автономные транспортные средства, медицинская визуализация, безопасность и наблюдение — вот лишь некоторые из приложений ИИ, использующих компьютерное зрение. Аннотация к изображению в конечном итоге становится наиболее важной частью плана внедрения ИИ почти для каждой отрасли, которая стремится внедрить автоматизацию в свой бизнес или производственный процесс.
Что такое аннотация изображения?
Маркировка данных необходима для эффективного функционирования контролируемых моделей машинного обучения. Изображения и видео – это визуальные данные, помеченные в аннотациях к изображениям. Для аннотирования изображений часто требуется много ручной работы. Чтобы обучить модель компьютерного зрения, инженер определяет метки или «теги» для изображения. Правильно исполнено аннотация изображения может предоставить системе компьютерного зрения возможность визуализировать, понимать и классифицировать окружающие данные. Однако способность компьютера обнаруживать и классифицировать объекты основана на множестве шаблонов, состоящих из необработанных наборов данных и неструктурированных изображений и видео.
Читайте также: 50 терминов искусственного интеллекта, которые вам следует знать
Наш подход к аннотации изображений
Результаты модели машинного обучения (МО) зависят от качества данных, используемых для ее обучения, независимо от того, насколько велик или мал проект. Аннотация данных играет решающую роль в этом процессе. Короче говоря, машинное распознавание включает в себя маркировку машинно-распознаваемого контента в различных форматах, таких как тексты, изображения и видео, с использованием компьютерного зрения или обработки естественного языка (НЛП).
Маркировка данных помогает моделям машинного обучения делать точные прогнозы и оценки, помечая объекты на необработанных данных. Чтобы добиться высококачественных результатов от моделей ML, мы аннотируем данные, учитывая функциональность модели машинного обучения и ее выходные данные. Независимо от того, используется ли модель распознавания речи в чат-ботах или в распознавании речи, мы гарантируем, что предоставляемые нами обучающие данные дают наилучшие результаты в соответствии с отраслевыми требованиями.
Эта книга развеивает как шумиху, так и мрачность вокруг автоматизации и внедрения «умных» систем с поддержкой искусственного интеллекта на работе.
Мы получаем комиссию, если вы совершаете покупку, без каких-либо дополнительных затрат с вашей стороны.
15.09.2023 21:18 по Гринвичу
Варианты использования аннотаций изображений
Тщательное аннотирование изображений и видео позволяет использовать множество вариантов использования в различных отраслях. Среди услуг, которые мы предоставляем, — аннотирование изображений, и мы разработали обучающие модули для различных приложений и вариантов использования данных изображений. Ниже приведены некоторые отрасли, в которых аннотации изображений вносят решающий вклад в разработку данных обучения ИИ для соответствующих моделей машинного обучения:
- Медицинский
- Розничная торговля
- Безопасность и наблюдение
- Страхование и банковское дело
- Автономное вождение
- сельское хозяйство
- Робототехника
- Спортивная аналитика
- Мода
Например, мир спорта и фитнеса получает огромную выгоду от аннотаций к изображениям и видео по мере развития систем искусственного интеллекта. Приложения искусственного интеллекта могут помочь профессиональным спортсменам и спортсменам-любителям улучшить свои результаты за счет соответствующей обработки данных. скелетная аннотация. Модели искусственного интеллекта, основанные на компьютерном зрении, теперь могут понимать движения человека и выводить конкретные данные.
Наши методы аннотирования изображений
Компании, использующие ИИ для исследования данных изображений, за последние несколько лет экспоненциально увеличили использование аннотаций изображений. Компании, работающие в области искусственного интеллекта и машинного обучения, также все больше озабочены созданием эффективных и всеобъемлющих аннотаций изображений для систем компьютерного зрения. Однако есть некоторые идеальные характеристики, которые мы, будучи ведущей компанией по аннотированию изображений, склонны использовать в нашей практике обработки данных, чтобы все соответствовало требованиям автоматизации бизнес-процессов.
Вот три ключевые характеристики нашей практики аннотаций и маркировки:
Использует как автоматический, так и «человеческий» подходы в процессе аннотирования.
Несмотря на то, что механизмы автоматизированного аннотирования могут обещать определенную степень точности, точность в работе с аннотациями может быть поставлена под угрозу из-за отсутствия уверенности в степени точности до тех пор, пока не будет исследовано. Напротив, аннотации, выполняемые человеком, занимают больше времени, являются более дорогостоящими и более точными. Мы в Cogito используем как автоматизированные, так и автоматизированные подходы, чтобы обещать быструю доставку обучающих данных без потери качества.
Постоянно предоставляйте высококачественные данные с помощью пользовательских аннотаций
Развертывание правильно аннотированных и помеченных обучающих данных является ключом к получению наилучших результатов в любом режиме машинного обучения. Когда качество и согласованность данных хорошие, модель машинного обучения может делать точные прогнозы. Гибкость лежит в основе нашего подхода к аннотированию и маркировке данных, поскольку мы стремимся оправдать ожидания наших клиентов с помощью пользовательская аннотация — аннотация, персонализированная для моделей машинного обучения и хорошо сочетающаяся с развертыванием алгоритмов ИИ в системах компьютерного зрения.
Работайте с лучшими платформами и инструментами аннотаций
Для создания высококачественных наборов обучающих данных необходимы хорошо обученная рабочая сила и правильные инструменты аннотирования данных. Чтобы выбрать правильный инструмент аннотаций, необходимо понимать различные типы наборов данных, используемых для реализации ИИ. Cogito работает в сфере искусственного интеллекта и машинного обучения уже более десяти лет, и мы, будучи опытными экспертами по аннотациям изображений, научились вручную выбирать лучшие платформы и инструменты для аннотаций для решения задач аннотирования данных и маркировки.
Заключительная мысль
Мы в Cogito внесли ключевой вклад в разработку стратегий разработки данных для широкого спектра отраслей и вариантов использования — наш впечатляющий десятилетний путь в области искусственного интеллекта и машинного обучения в качестве эксперта по аннотациям и маркировке данных говорит сам за себя. Наш подход к аннотациям и маркировке изображений всегда соответствовал требованиям автоматизации отрасли.. Аутсорсинг аннотаций к изображениям в Cogito обещает высококачественную доставку обучающих данных для ваших бизнес-процессов независимо от типа и размера отрасли — мы намного превосходим конкурентов с точки зрения точности и своевременности предоставления обучающих данных. Первоначально опубликовано на https://www.cogitotech.com/blog/image-annotation-a-quick-insight-into-how-we-at-cogito-annotate-images