#OORT# #百倍币# #AI# #datahub#
Что такое "аннотация данных" и ее роль
Аннотация данных является важным шагом в области глубокого обучения искусственного интеллекта (искусственный интеллект, сокращенно AI). Это предварительная аннотация "изображений и других данных", которые требуется распознать и различить искусственным интеллектом (компьютером), позволяющая искусственному интеллекту (компьютеру) постоянно распознавать характеристики этих "изображений и других данных" и устанавливать "соответствующие отношения" с "метками", что в конечном итоге позволяет искусственному интеллекту (компьютеру) самостоятельно распознавать эти "изображения и другие данные".
Например, чтобы искусственный интеллект (компьютер) смог распознать самолет, необходимо предоставить множество изображений различных самолетов и установить метку "это - самолет", что позволяет искусственному интеллекту (компьютеру) учиться снова и снова. Значение аннотации данных заключается в предоставлении алгоритмам машинного обучения точных и надежных обучающих данных, что улучшает производительность и точность моделей.
1. Что такое аннотация данных. В последние годы, как ключевая технология искусственного интеллекта (искусственный интеллект, сокращенно AI), глубокое обучение достигло значительных прорывов в области обработки изображений, речи и текста.
Искусственный интеллект — это интеллект, созданный машинами, в области компьютерных технологий он относится к компьютерным программам, которые принимают разумные действия на основе восприятия окружающей среды и получают максимальную выгоду. Иными словами, чтобы реализовать искусственный интеллект, необходимо обучить компьютер способностям человека в понимании и оценке вещей, чтобы компьютер мог обладать способностями распознавания, аналогичными человеческим.
Когда человек знакомится с новой вещью, он сначала формирует предварительное представление об этой вещи. Например, чтобы искусственный интеллект (компьютер) мог распознать самолет, необходимо предоставить множество изображений различных самолетов и установить метку "это - самолет", чтобы искусственный интеллект (компьютер) мог учиться снова и снова. Аннотация данных может рассматриваться как имитация процесса обучения человека, подобно тому как человек получает существующие знания из книг. В процессе работы аннотация данных предварительно помечает изображения, которые требуется распознать и различить компьютером, позволяя компьютеру постоянно распознавать характеристики этих изображений и в конечном итоге достигнуть способности к самостоятельному распознаванию. Аннотация данных предоставляет компаниям искусственного интеллекта большое количество аннотированных данных для обучения и обучения машин, что гарантирует эффективность алгоритмической модели.
2. Распространенные типы аннотации данных
Распространенные типы аннотаций данных: аннотация изображений, аннотация речи и аннотация текста.
1. Аннотация изображений. Аннотация изображений включает аннотацию изображений и видео, так как видео состоит из последовательных изображений. Обычно аннотаторы используют разные цвета для распознавания контуров различных целей, а затем аннотируют соответствующие контуры, используя метки, чтобы обобщить содержание внутри контуров, чтобы алгоритмическая модель могла распознавать различные аннотированные объекты на изображениях. Аннотация изображений часто используется в распознавании лиц, распознавании автомобилей в автоматическом вождении и других приложениях.
2. Аннотация речи
Аннотация речи — это распознавание алгоритмической моделью текста, полученного в результате транскрипции, и логическая связь с соответствующим аудио. Сферы применения аннотации речи включают обработку естественного языка, синхронный перевод и т. д.; распространенный метод аннотации речи — это расшифровка речи.
3. Аннотация текста
Аннотация текста — это процесс аннотации текстового содержания в соответствии с определенными стандартами или критериями, такими как разбиение на слова, семантическая оценка, аннотация частей речи, перевод текста, обобщение тем и событий и т. д. Ее применение включает автоматическое распознавание визиток, распознавание удостоверений и т. д. В настоящее время распространенные задачи аннотации текста включают аннотацию эмоций, аннотацию сущностей, аннотацию частей речи и другие текстовые аннотации.
3. Распространенные задачи аннотации данных
Распространённые задачи аннотации данных включают аннотацию классификации, аннотацию рамок, аннотацию областей, аннотацию точек, аннотацию 2D и 3D, аннотацию облаков точек и аннотацию сегментов и т. д.
1. Аннотация классификации: это выбор подходящей метки из заданного набора меток для назначения аннотируемому объекту.
2. Аннотация рамок: это процесс выбора объектов для обнаружения из изображения; этот метод подходит только для аннотации изображений.
3. Аннотация областей: по сравнению с аннотацией рамок, требования к аннотации областей более точные, а края могут быть гибкими и ограничены аннотацией изображений. Основные сферы применения включают распознавание дорог и карт в автоматическом вождении.
4. Аннотация точек: это обозначение элементов, требующих аннотации (например, лиц, частей тела), в соответствии с необходимыми позициями для достижения распознавания ключевых точек определенных частей.
5. Аннотация 2D и 3D: это одновременная аннотация изображений, собранных датчиками 2D и 3D, и установление взаимосвязей.
6. Аннотация облаков точек: аннотация облаков точек — это важный способ представления трехмерных данных. С помощью лазерного радара и других датчиков можно собирать различные препятствия и их координаты, а аннотаторы должны классифицировать эти плотные облака точек и аннотировать их различными атрибутами.
7. Аннотация сегментов: в основном используется для аннотации краев и контуров целевого изображения с помощью сегментов.
4. Значение аннотации данных
Значение аннотации данных заключается в том, чтобы предоставить алгоритмам машинного обучения точные и надежные обучающие данные, тем самым улучшая производительность и точность моделей. Благодаря аннотации данных модели машинного обучения могут изучать характеристики и закономерности данных, что позволяет выполнять задачи классификации, распознавания, прогнозирования и т. д. Конкретно, аннотация данных может улучшить производительность модели. Аннотированные данные могут помочь модели лучше понять внутреннюю структуру и паттерны данных, повышая тем самым способности модели к классификации, распознаванию или прогнозированию. Аннотация данных может расширить область применения модели. Аннотируя данные из различных областей и сценариев, можно адаптировать модель к большему количеству приложений, тем самым расширяя ее область применения. В общем, аннотация данных играет жизненно важную роль в области машинного обучения и искусственного интеллекта; она не только является ключевым шагом в повышении производительности моделей, но и важной основой для принятия решений на основе данных.