В то время как обучение на опыте является естественным для большинства организмов — даже для растений и бактерий — проектирование машин с такими же способностями требует творчества, экспериментирования и настойчивости. И все же потенциал машинного обучения безграничен.
Ряд наиболее ожидаемых приложений для машинного обучения возник из области компьютерного зрения. Независимо от того, говорим ли мы о беспилотных дронах, беспилотных автомобилях или компьютерной хирургии, нет ничего более важного для приложения ИИ, чем качественные наборы данных машинного обучения.
Ведь машинное обучение без достаточных обучающих данных невозможно. Но как работают эти наборы данных и какое влияние они на самом деле оказывают на машинное обучение?
Что такое обучающий набор данных в машинном обучении?
Прежде чем обсуждать, почему машинное обучение так сильно зависит от исходных обучающих данных, важно понять, что такое набор обучающих данных. Наборы обучающих данных для проектов машинного обучения — это наборы данных, которые передаются в алгоритмы для создания прогностической модели.
Модели машинного обучения представляют проблемы в реальном мире с помощью математических выражений — этим выражениям, называемым алгоритмами, нужны данные, чтобы диктовать и уточнять их внутренний набор правил.
Качество ваших обучающих данных имеет огромное значение для разработки вашей модели. Мы все слышали девиз машинного обучения: «Мусор на входе, мусор на выходе». Давайте поговорим о том, почему это правда.
Подпитка вашего алгоритма: обучающие наборы данных для моделей машинного обучения
Автономные модели не создаются волшебным образом — для них требуются мощные алгоритмы. Машины используют эти алгоритмы в качестве ориентира для расшифровки окружающего мира, и этим алгоритмам нужны данные. Без качественных данных даже самые совершенные алгоритмы практически бесполезны.
Подумайте о приложении погоды. Без правильных данных, включая атмосферные условия, структуру облачности и недавнюю погоду, приложение не могло бы сформулировать надежный прогноз погоды на предстоящую неделю, независимо от того, насколько точным такой прогноз может быть. Без правильных данных любой прогноз, который он производит, не имеет смысла.
Обученные специалисты по данным, опытные алгоритмы — все это не имеет значения для вашего проекта машинного обучения, если ваши данные необработаны, неструктурированы, низкого качества или неточны. По сути, обучающие данные — это основа любой модели машинного обучения.
Точно так же, как погодные приложения требуют данных, связанных с погодой, каждое приложение компьютерного зрения требует своего типа данных. Теперь мы готовы обсудить основной процесс успешного компьютерного зрения — маркировку данных для машинного обучения.
Делаем компьютер глазами: аннотация данных в машинном обучении
Аннотирование данных — это именно то, на что это похоже — аннотирование или маркировка данных для передачи в алгоритмы машинного обучения, которые в конечном итоге позволяют машинам понимать свое окружение.
Различные методы аннотирования изображений и видео используются для создания оптимальных обучающих наборов данных для проектов машинного обучения. Среди ведущих методов аннотации ограничивающей рамки, скелета, многоугольника и ориентира.
По ряду причин, в том числе из-за резкого повышения скорости, точности и качества, решения ИИ обычно полагаются на профессиональные сервисы аннотирования данных. Сервисы аннотаций пользовательских объектов изображений располагают технологиями и обученным персоналом для создания больших объемов обучающих наборов данных с точностью до пикселя за меньшее время и в нужном масштабе.
Поиск релевантных, точных и высококачественных наборов данных
Что делать, если у вас нет собственных данных? Поиск подходящего набора обучающих данных в Интернете или у отдельных поставщиков данных — это проблема и уникальное разочарование для ИИ-компаний с очень специфическими или объемными потребностями.
Keymakr упрощает сбор данных и аннотирование. Просто сообщите нам, какой тип данных требуется вашему проекту машинного обучения, и мы соберем и аннотируем его. А если ваши данные не найдутся, наши продакшн-студии создадут их первыми.
В Keymakr у нас есть команда, инструменты и методы для предоставления первоклассных обучающих данных, которые нужны вашей модели машинного обучения. Мы можем собирать, создавать и аннотировать ваши данные точно так же, как и вы — если бы у вас было время.
