#OORT# #Koin Seratus Kali# #AI# #datahub#

Apa itu “Penandaan Data” dan Apa Fungsinya

Penandaan data adalah langkah penting dalam bidang pembelajaran mendalam kecerdasan buatan (artificial intelligence, disingkat AI). Ini adalah proses memberi label pada “gambar dan data lain” yang perlu dikenali dan dibedakan oleh kecerdasan buatan (komputer) sebelumnya, sehingga kecerdasan buatan (komputer) terus-menerus mengenali fitur “gambar dan data lain” ini dan membangun hubungan “yang sesuai” dengan “label”, akhirnya mencapai kemampuan kecerdasan buatan (komputer) untuk secara mandiri mengenali “gambar dan data lain” ini.

Misalnya, untuk membuat kecerdasan buatan (komputer) dapat mengenali pesawat terbang, diperlukan banyak gambar pesawat terbang yang berbeda dan menetapkan label “ini adalah pesawat”, agar kecerdasan buatan (komputer) dapat belajar berulang kali. Makna penandaan data adalah untuk menyediakan data pelatihan yang akurat dan dapat diandalkan bagi algoritma pembelajaran mesin, sehingga meningkatkan kinerja dan ketepatan model.

I, Apa itu Penandaan Data Dalam beberapa tahun terakhir, sebagai teknologi inti dari kecerdasan buatan (artificial intelligence, disingkat AI), pembelajaran mendalam telah mencapai banyak terobosan penting di bidang pemrosesan gambar, suara, dan teks.

Kecerdasan buatan adalah kecerdasan yang dihasilkan oleh mesin, dalam bidang komputer, mengacu pada program komputer yang membuat tindakan yang tepat berdasarkan persepsi terhadap lingkungan untuk mendapatkan hasil maksimal. Dengan kata lain, untuk mencapai kecerdasan buatan, perlu mengajarkan kemampuan manusia dalam memahami dan menilai hal-hal kepada komputer, agar komputer memiliki kemampuan pengenalan yang mirip dengan manusia.

Ketika manusia mengenali hal baru, mereka pertama-tama membentuk kesan awal tentang hal tersebut. Misalnya, untuk membuat kecerdasan buatan (komputer) dapat mengenali pesawat terbang, diperlukan banyak gambar pesawat terbang yang berbeda dan menetapkan label “ini adalah pesawat”, agar kecerdasan buatan (komputer) dapat belajar berulang kali. Penandaan data dapat dianggap sebagai proses pembelajaran pengalaman yang meniru proses belajar manusia, setara dengan perilaku kognitif manusia yang mendapatkan pengetahuan yang ada dari buku. Dalam praktiknya, penandaan data menandai gambar yang perlu dikenali dan dibedakan oleh komputer sebelumnya, sehingga komputer terus-menerus mengenali fitur gambar ini, akhirnya mencapai kemampuan komputer untuk mengenali secara mandiri. Penandaan data menyediakan banyak data berlabel bagi perusahaan kecerdasan buatan untuk pelatihan dan pembelajaran mesin, menjamin efektivitas model algoritma.

II, Jenis Penandaan Data yang Umum

Jenis penandaan data yang umum meliputi: penandaan gambar, penandaan suara, dan penandaan teks.

1, Penandaan Gambar Penandaan gambar mencakup penandaan gambar dan penandaan video, karena video juga terdiri dari gambar yang diputar secara berurutan. Penandaan gambar umumnya mengharuskan penandai untuk menggunakan warna yang berbeda untuk melakukan pengenalan kontur pada objek yang berbeda, kemudian memberi label pada kontur yang sesuai untuk merangkum isi dalam kontur, agar model algoritma dapat mengenali berbagai objek yang ditandai dalam gambar. Penandaan gambar sering digunakan dalam pengenalan wajah, pengenalan kendaraan otonom, dan aplikasi lainnya.

2, Penandaan Suara

Penandaan suara adalah proses di mana model algoritma mengenali konten teks yang telah ditranskripsikan dan mengaitkannya secara logis dengan audio yang sesuai. Skenario aplikasi penandaan suara mencakup pemrosesan bahasa alami, terjemahan waktu nyata, dan metode umum penandaan suara adalah transkripsi suara.

3, Penandaan Teks

Penandaan teks mengacu pada pekerjaan anotasi seperti pemisahan kata, penilaian semantik, penandaan jenis kata, terjemahan teks, pengindeksan peristiwa, dll., berdasarkan standar tertentu; skenario aplikasinya termasuk pengenalan kartu nama, pengenalan dokumen, dll. Saat ini, tugas penandaan teks yang umum termasuk penandaan emosi, penandaan entitas, penandaan jenis kata, dan penandaan teks lainnya.

III, Tugas Penandaan Data yang Umum

Tugas penandaan data yang umum termasuk penandaan klasifikasi, penandaan bingkai, penandaan area, penandaan titik, penandaan gabungan 2D dan 3D, penandaan awan titik, dan penandaan garis.

1, Penandaan Klasifikasi: Mengacu pada memilih label yang sesuai dari kumpulan label yang diberikan untuk dialokasikan kepada objek yang diberi label.

2, Penandaan Bingkai: Mengacu pada memilih objek yang akan dideteksi dari gambar; metode ini hanya berlaku untuk penandaan gambar.

3, Penandaan Area: Dibandingkan dengan penandaan bingkai, penandaan area memerlukan ketepatan yang lebih tinggi, dan tepinya dapat fleksibel, dan hanya terbatas pada penandaan gambar, dengan skenario aplikasi utama termasuk pengenalan jalan dan pengenalan peta dalam mengemudi otomatis.

4, Penandaan Titik: Mengacu pada memberi tanda pada elemen yang perlu diberi label (seperti wajah, anggota tubuh) sesuai dengan posisi yang dibutuhkan untuk mencapai pengenalan titik kunci pada bagian tertentu.

5, Penandaan Gabungan 2D dan 3D: Mengacu pada memberi label pada data gambar yang dikumpulkan oleh sensor 2D dan 3D secara bersamaan, dan membangun hubungan.

6, Penandaan Awan Titik: Penandaan awan titik adalah salah satu cara ekspresi data tiga dimensi yang penting, melalui sensor seperti lidar, dapat mengumpulkan berbagai rintangan serta koordinat posisinya, dan penandai perlu mengklasifikasikan awan titik yang padat ini dan memberi label dengan atribut yang berbeda.

7, Penandaan Garis: Utamanya menggunakan garis untuk menandai tepi dan kontur target gambar.

IV, Makna Penandaan Data

Makna penandaan data adalah untuk menyediakan data pelatihan yang akurat dan dapat diandalkan bagi algoritma pembelajaran mesin, sehingga meningkatkan kinerja dan ketepatan model. Melalui penandaan data, model pembelajaran mesin dapat mempelajari fitur dan pola data, sehingga dapat melakukan tugas klasifikasi, pengenalan, dan prediksi. Secara khusus, penandaan data dapat meningkatkan kinerja model. Data yang sudah ditandai dapat membantu model memahami struktur dan pola intrinsik data dengan lebih baik, sehingga meningkatkan kemampuan klasifikasi, pengenalan, atau prediksi model. Penandaan data dapat memperluas jangkauan aplikasi model. Dengan menandai data dari berbagai bidang dan skenario, model dapat disesuaikan dengan lebih banyak skenario aplikasi, sehingga memperluas jangkauan aplikasinya. Singkatnya, penandaan data memainkan peran yang sangat penting dalam bidang pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan; itu bukan hanya langkah kunci untuk meningkatkan kinerja model, tetapi juga dasar penting untuk mendorong keputusan yang didorong oleh data.