Аннотация данных

Процесс маркировки данных известен как аннотация данных. Однако иметь необработанные данные недостаточно, потому что недостаточно просто скормить компьютеру огромное количество данных и ожидать, что он научится говорить.

Данные должны собираться и представляться таким образом, чтобы модель машинного обучения могла выявлять закономерности и делать из них выводы, например, идентифицировать элементы на заданном изображении, понимать человеческую речь и выполнять множество других функций.

Аннотации данных есть везде, начиная с платформ распознавания речи, автономных транспортных средств и систем перевода.

Все они извлекают выгоду из аннотированных наборов данных, как и вы, когда закончите читать эту статью!

Аннотация к изображению

Аннотирование текста или фотографии — это просто присвоение документам и изображениям предопределенных категорий и тегов, которые используются для повышения релевантности поиска и помощи в обучении чат-ботов.

Аннотирование изображений — это процесс маркировки изображений, чтобы научить модель ИИ или машинного обучения воспринимать и интерпретировать их так же, как это делают люди. Мы можем разделить аннотацию изображения на две категории: сегментация и классификация.

Сегментация изображения облегчает анализ изображения, она разделяет изображение на несколько сегментов, известных как объекты изображения, и мы можем разделить его на три типа:

  • Сегментация экземпляра – это процесс определения атрибутов объекта, таких как положение и номер.
  • Семантическая сегментация – это маркировка связанных элементов изображения на основе таких характеристик, как размер и местоположение.
  • Сочетание семантической сегментации и сегментации экземпляров приводит к паноптической сегментации.

Классификация изображений использует предварительно определенные аннотированные изображения, чтобы определить, что представляет собой изображение, тогда как обнаружение объектов — это более продвинутый вариант классификации изображений. Это точное изображение номеров и мест изображения.

Текстовая аннотация

В процессе аннотирования данных текстовые аннотации назначают определенные ключевые слова, предложения и т. д. точкам данных. Чтобы еще больше прояснить концепцию, мы предоставим несколько типов текстовых аннотаций:

  • Аннотация настроений идентифицирует эмоции в тексте и помогает машинам распознавать человеческие эмоции по словам.
  • Категоризация текста присваивает категории на основе темы фразам в тексте или абзаце, облегчая пользователям поиск информации, которую они ищут.
  • Семантическая аннотация — это процесс пометки текстовых документов соответствующими понятиями, что упрощает поиск неструктурированного контента.
  • OCR Annotation – это инструмент для текстовых аннотаций с функцией OCR, которая необходима для точной разметки текста цифровых и рукописных фотографий.

Например, функция Аннотация UBIAI OCR сочетает в себе методы компьютерного зрения и обработку естественного языка и обеспечивает категоризацию, аннотирование, извлечение взаимосвязей и NER в исходных PDF-файлах, отсканированных фотографиях, фотографиях, счетах, квитанциях и т. д. отчеты.

Аудио и видео аннотации

Аудиоаннотации помогают в разработке и улучшении голосовых приложений путем анализа и категоризации аудиоклипов, в то время как видеоаннотации — это добавление метаданных к немаркированному видео, которые могут обучать модель машинного обучения для решения различных задач, от простой классификации до отслеживание объектов в нескольких кадрах.

Важность аннотации данных

Аннотированные данные являются основой алгоритмов обучения с учителем, поскольку качество и количество аннотированных данных влияют на производительность и точность таких моделей.

Это важно, потому что модели машинного обучения имеют широкий спектр критически важных приложений, и поиск качественных аннотированных данных является одной из ключевых задач при создании таких моделей.

Заключение

Какими бы ни были ваши требования к аннотации данных, наши инструменты и функции готовы помочь вам максимально эффективным и удобным для пользователя способом. Не стесняйтесь попробовать Стартовый пакет UBIAI здесь бесплатно.

Начните обучать модели машинного обучения и ускорьте создание аннотаций, сэкономьте время и сократите расходы.