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Cosa sono 'i dati di marcatura' e il loro ruolo

La marcatura dei dati è un passo importante nell'ambito dell'intelligenza artificiale (intelligenza artificiale, abbreviato AI) e dell'apprendimento profondo. Consiste nell'etichettare preventivamente i 'dati come immagini' che devono essere riconosciuti e distinti dall'intelligenza artificiale (computer), consentendo all'intelligenza artificiale (computer) di identificare continuamente le caratteristiche di questi 'dati come immagini' e di stabilire una 'relazione corrispondente' con le 'etichette', fino a raggiungere l'obiettivo che l'intelligenza artificiale (computer) possa riconoscere autonomamente questi 'dati come immagini'.

Ad esempio, per far sì che l'intelligenza artificiale (computer) possa riconoscere un aereo, è necessario fornire un gran numero di immagini di vari aerei e stabilire l'etichetta 'questo è un aereo', permettendo all'intelligenza artificiale (computer) di apprendere più volte. Il significato della marcatura dei dati sta nel fornire dati di addestramento accurati e affidabili agli algoritmi di apprendimento automatico, migliorando così le prestazioni e la precisione del modello. Attraverso la marcatura dei dati, i modelli di apprendimento automatico possono apprendere le caratteristiche e le regole dei dati, realizzando così compiti di classificazione, riconoscimento, previsione, ecc.

I, cos'è la marcatura dei dati. Negli ultimi anni, come tecnologia chiave dell'intelligenza artificiale (intelligenza artificiale, abbreviato AI), l'apprendimento profondo ha raggiunto molte importanti scoperte nei campi dell'elaborazione delle immagini, della voce e del testo.

L'intelligenza artificiale è l'intelligenza generata dalle macchine. Nel campo dell'informatica, si riferisce a programmi informatici che prendono decisioni ragionevoli in base alla percezione dell'ambiente e ottimizzano i guadagni. In altre parole, per realizzare l'intelligenza artificiale, è necessario insegnare ai computer la capacità umana di comprendere e giudicare le cose, conferendo loro capacità di riconoscimento simili a quelle umane.

Quando gli esseri umani incontrano una nuova cosa, devono prima formare un'impressione iniziale su di essa. Ad esempio, per far sì che l'intelligenza artificiale (computer) possa riconoscere un aereo, è necessario fornire un gran numero di immagini di vari aerei e stabilire l'etichetta 'questo è un aereo', permettendo all'intelligenza artificiale (computer) di apprendere più volte. La marcatura dei dati può essere vista come un'imitazione dell'apprendimento esperienziale umano, equivalente al comportamento cognitivo umano di acquisire conoscenze già esistenti dai libri. Nella pratica, la marcatura dei dati pre-etichetta le immagini che necessitano di essere riconosciute e distinte dal computer, consentendo al computer di identificare continuamente le caratteristiche di queste immagini, fino a raggiungere l'obiettivo che il computer possa riconoscere autonomamente. La marcatura dei dati fornisce alle aziende di intelligenza artificiale una grande quantità di dati etichettati, per l'addestramento e l'apprendimento delle macchine, garantendo l'efficacia dei modelli algoritmici.

II, tipi comuni di marcatura dei dati

I tipi comuni di marcatura dei dati includono: marcatura delle immagini, marcatura vocale e marcatura del testo.

1, marcatura delle immagini. La marcatura delle immagini comprende sia la marcatura delle immagini che la marcatura dei video, poiché i video sono composti da immagini riprodotte in sequenza. La marcatura delle immagini richiede generalmente che i marcatori utilizzino colori diversi per identificare i contorni degli obiettivi diversi, quindi etichettare i contorni corrispondenti e riassumere il contenuto all'interno del contorno per consentire al modello algoritmico di riconoscere i diversi obiettivi nell'immagine. La marcatura delle immagini è comunemente utilizzata in applicazioni come il riconoscimento facciale e il riconoscimento dei veicoli autonomi.

2, marcatura vocale

La marcatura vocale è il processo di riconoscimento del contenuto trascritto di un testo tramite modelli algoritmici e di associazione logica con l'audio corrispondente. Gli scenari applicativi della marcatura vocale includono l'elaborazione del linguaggio naturale, la traduzione in tempo reale, ecc., e il metodo più comune di marcatura vocale è la trascrizione vocale.

3, marcatura del testo

La marcatura del testo si riferisce all'annotazione di contenuti testuali secondo determinati standard o criteri, come la segmentazione, la valutazione semantica, la marcatura delle parti del discorso, la traduzione del testo, la sintesi di eventi tematici, ecc. Gli scenari applicativi includono il riconoscimento automatico di biglietti da visita, il riconoscimento di certificati, ecc. Attualmente, i compiti di marcatura del testo più comuni includono la marcatura del sentiment, la marcatura delle entità, la marcatura delle parti del discorso e altre marcature di testo.

III, compiti comuni di marcatura dei dati

I compiti di marcatura dei dati più comuni includono marcatura di classificazione, marcatura di riquadro, marcatura di area, marcatura di punto, marcatura 2D e 3D integrata, marcatura di nuvole di punti e marcatura di segmenti.

1, marcatura di classificazione: si riferisce alla selezione di etichette appropriate da un insieme di etichette dato per essere assegnate all'oggetto da etichettare.

2, marcatura di riquadro: si riferisce alla selezione degli oggetti da rilevare all'interno dell'immagine. Questo metodo è applicabile solo alla marcatura delle immagini.

3, marcatura di area: rispetto alla marcatura di riquadro, la marcatura di area richiede maggiore precisione e i bordi possono essere flessibili, limitandosi alla marcatura delle immagini. I principali scenari applicativi includono il riconoscimento stradale e il riconoscimento delle mappe nella guida autonoma.

4, marcatura di punti: si riferisce all'identificazione dei punti di interesse degli elementi da etichettare (come volti, arti) secondo la posizione richiesta, per realizzare il riconoscimento dei punti chiave di specifiche parti.

5, marcatura integrata 2D e 3D: si riferisce alla marcatura simultanea dei dati delle immagini raccolti dai sensori 2D e 3D, stabilendo una correlazione.

6, marcatura di nuvole di punti: la marcatura di nuvole di punti è un'importante modalità di espressione dei dati tridimensionali. Attraverso sensori come il lidar, è possibile raccogliere vari ostacoli e le loro coordinate di posizione, mentre il marcatore deve classificare questi densi punti di nuvola e etichettarli con diverse proprietà.

7, marcatura di segmenti: si utilizzano principalmente segmenti per marcare i bordi e i contorni degli obiettivi nell'immagine.

IV, il significato della marcatura dei dati

Il significato della marcatura dei dati sta nel fornire dati di addestramento accurati e affidabili agli algoritmi di apprendimento automatico, migliorando così le prestazioni e la precisione del modello. Attraverso la marcatura dei dati, i modelli di apprendimento automatico possono apprendere le caratteristiche e le regole dei dati, realizzando così compiti di classificazione, riconoscimento, previsione, ecc. In particolare, la marcatura dei dati può migliorare le prestazioni del modello. I dati marcati possono aiutare il modello a comprendere meglio la struttura e i modelli intrinseci dei dati, migliorando così la capacità di classificazione, riconoscimento o previsione del modello. La marcatura dei dati può ampliare il campo di applicazione del modello. Marcando dati di diversi settori e scenari, il modello può adattarsi a più situazioni applicative, ampliando così il suo campo di applicazione. In sintesi, la marcatura dei dati gioca un ruolo cruciale nei campi dell'apprendimento automatico e dell'intelligenza artificiale; non è solo un passo chiave per migliorare le prestazioni del modello, ma anche una base importante per promuovere decisioni basate sui dati.