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Qu'est-ce que l'« annotation de données » et quel est son rôle

L'annotation des données est une étape importante dans le domaine de l'intelligence artificielle (intelligence artificielle, abrégé en IA) et de l'apprentissage profond. Il s'agit d'annoter à l'avance les « images et autres données » que l'intelligence artificielle (ordinateur) doit reconnaître et différencier, permettant à l'intelligence artificielle (ordinateur) de continuellement identifier les caractéristiques de ces « images et autres données » et d'établir des « relations correspondantes » avec les « étiquettes », réalisant finalement une reconnaissance autonome de ces « images et autres données » par l'intelligence artificielle (ordinateur).

Par exemple, pour permettre à l'intelligence artificielle (ordinateur) de reconnaître un avion, il est nécessaire de fournir de nombreuses images d'avions variés et d'attribuer l'étiquette « ceci est un avion », permettant ainsi à l'intelligence artificielle (ordinateur) d'apprendre encore et encore. La signification de l'annotation des données réside dans le fait de fournir des données d'entraînement précises et fiables aux algorithmes d'apprentissage automatique, améliorant ainsi la performance et la précision des modèles.

I. Qu'est-ce que l'annotation des données ? Ces dernières années, en tant que technologie clé de l'intelligence artificielle (intelligence artificielle, abrégé en IA), l'apprentissage profond a réalisé de nombreuses percées clés dans les domaines du traitement d'images, de la voix et du texte.

L'intelligence artificielle est une intelligence générée par des machines, dans le domaine informatique, cela désigne des programmes informatiques qui, en fonction de la perception de l'environnement, prennent des actions raisonnables pour obtenir un maximum de bénéfices. En d'autres termes, pour réaliser l'intelligence artificielle, il est nécessaire d'enseigner aux ordinateurs la capacité des humains à comprendre et à juger les choses, afin qu'ils acquièrent des capacités de reconnaissance similaires à celles des humains.

Lorsque les humains découvrent une nouvelle chose, ils doivent d'abord former une impression préliminaire de celle-ci. Par exemple, pour permettre à l'intelligence artificielle (ordinateur) de reconnaître un avion, il est nécessaire de fournir de nombreuses images d'avions variés et d'attribuer l'étiquette « ceci est un avion », permettant ainsi à l'intelligence artificielle (ordinateur) d'apprendre encore et encore. L'annotation des données peut être considérée comme une imitation de l'apprentissage par expérience dans le processus d'apprentissage humain, équivalente au comportement cognitif des humains acquérant des connaissances existantes à partir de livres. Dans la pratique, l'annotation des données consiste à pré-annoter les images que l'ordinateur doit reconnaître et différencier, permettant à l'ordinateur de continuellement identifier les caractéristiques de ces images, réalisant finalement une reconnaissance autonome. L'annotation des données fournit aux entreprises d'intelligence artificielle une grande quantité de données étiquetées pour l'entraînement et l'apprentissage des machines, garantissant l'efficacité des modèles algorithmiques.

II. Types courants d'annotation de données

Les types courants d'annotation de données incluent : annotation d'image, annotation vocale et annotation de texte.

1. Annotation d'image L'annotation d'image inclut l'annotation d'image et l'annotation vidéo, car une vidéo est également composée d'images jouées en succession. L'annotation d'image exige généralement que les annotateurs utilisent différentes couleurs pour identifier les contours des différents objets, puis attribuent des étiquettes aux contours correspondants pour résumer le contenu à l'intérieur des contours, permettant ainsi au modèle algorithmique de reconnaître les différents objets annotés dans l'image. L'annotation d'image est couramment utilisée pour la reconnaissance faciale, la reconnaissance de véhicules autonomes, etc.

2. Annotation vocale

L'annotation vocale consiste à identifier le contenu textuel transcrit par un modèle algorithmique et à établir une association logique avec l'audio correspondant. Les cas d'application de l'annotation vocale incluent le traitement du langage naturel, la traduction en temps réel, etc. La méthode courante d'annotation vocale est la transcription vocale.

3. Annotation de texte

L'annotation de texte fait référence à des travaux d'annotation tels que la segmentation de mots, le jugement sémantique, l'annotation de la partie du discours, la traduction de texte, la synthèse d'événements thématiques, etc., selon certains standards ou critères. Ses cas d'application incluent la reconnaissance automatique de cartes de visite, la reconnaissance de certificats, etc. Actuellement, les tâches courantes d'annotation de texte incluent l'annotation des sentiments, l'annotation des entités, l'annotation de la partie du discours et d'autres types d'annotation de texte.

III. Tâches courantes d'annotation de données

Les tâches d'annotation de données courantes incluent l'annotation de classification, l'annotation de cadre, l'annotation de région, l'annotation de point, l'annotation fusionnelle 2D et 3D, l'annotation de nuage de points et l'annotation de segments, etc.

1. Annotation de classification : Cela signifie choisir une étiquette appropriée parmi un ensemble d'étiquettes donné à attribuer à l'objet annoté.

2. Annotation de cadre : Cela signifie sélectionner les objets à détecter dans l'image, cette méthode n'étant applicable qu'à l'annotation d'image.

3. Annotation de région : Comparé à l'annotation de cadre, l'annotation de région exige une précision plus grande, et les bords peuvent être flexibles, étant limitée à l'annotation d'image. Ses principaux cas d'application incluent la reconnaissance des routes et la reconnaissance des cartes dans la conduite autonome.

4. Annotation de points : Cela signifie identifier les éléments à annoter (comme des visages, des membres) selon un emplacement requis, afin de réaliser la reconnaissance des points clés d'une partie spécifique.

5. Annotation fusionnelle 2D et 3D : Cela signifie annoter simultanément les données d'image collectées par des capteurs 2D et 3D et établir des associations.

6. Annotation de nuage de points : L'annotation de nuage de points est une forme d'expression importante des données tridimensionnelles, permettant de collecter divers obstacles et leurs coordonnées de position à l'aide de capteurs tels que le lidar, tandis que l'annotateur doit classer ces nuages de points denses et les annoter avec différentes propriétés.

7. Annotation de segments : Principalement utilisée pour annoter les bords et les contours des objectifs d'image à l'aide de segments.

IV. Signification de l'annotation des données

La signification de l'annotation des données réside dans le fait de fournir des données d'entraînement précises et fiables aux algorithmes d'apprentissage automatique, améliorant ainsi la performance et la précision des modèles. Grâce à l'annotation des données, les modèles d'apprentissage automatique peuvent apprendre les caractéristiques et les règles des données, permettant ainsi d'accomplir des tâches telles que la classification, la reconnaissance et la prédiction. En termes concrets, l'annotation des données peut améliorer la performance des modèles. Les données annotées aident les modèles à mieux comprendre la structure et les motifs sous-jacents des données, améliorant ainsi leur capacité de classification, de reconnaissance ou de prédiction. L'annotation des données peut élargir le champ d'application des modèles. En annotant des données provenant de différents domaines et scénarios, les modèles peuvent s'adapter à un plus grand nombre de cas d'application, élargissant ainsi leur champ d'application. En résumé, l'annotation des données joue un rôle crucial dans les domaines de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle, étant non seulement une étape clé pour améliorer la performance des modèles, mais aussi une base importante pour promouvoir la prise de décision basée sur les données.