#OORT# #sto razy więcej# #AI# #datahub#

Czym jest „oznaczanie danych” i jakie ma znaczenie

Oznaczanie danych jest ważnym krokiem w dziedzinie głębokiego uczenia się sztucznej inteligencji (ang. artificial intelligence, AI). Polega na wcześniejszym oznaczeniu „zdjęć i innych danych”, które komputer musi rozpoznać i zidentyfikować, co pozwala sztucznej inteligencji (komputerowi) ciągle rozpoznawać cechy tych „zdjęć i innych danych” oraz budować „odpowiednie relacje” z „etykietami”, co ostatecznie prowadzi do tego, że sztuczna inteligencja (komputer) może samodzielnie rozpoznawać te „zdjęcia i inne dane”.

Na przykład, aby umożliwić sztucznej inteligencji (komputerowi) rozpoznanie samolotu, należy dostarczyć dużą liczbę zdjęć różnych samolotów i utworzyć etykietę „to jest samolot”, aby sztuczna inteligencja (komputer) mogła uczyć się wielokrotnie. Znaczenie oznaczania danych polega na dostarczeniu dokładnych i niezawodnych danych treningowych dla algorytmów uczenia maszynowego, co zwiększa wydajność i dokładność modeli.

I. Czym jest oznaczanie danych. W ostatnich latach, jako kluczowa technologia sztucznej inteligencji (ang. artificial intelligence, AI), głębokie uczenie osiągnęło wiele kluczowych przełomów w dziedzinach przetwarzania obrazów, mowy i tekstu.

Sztuczna inteligencja to inteligencja generowana przez maszyny, w dziedzinie komputerów odnosi się do programów komputerowych, które podejmują rozsądne działania w oparciu o postrzeganie środowiska i maksymalizują zyski. Oznacza to, że aby osiągnąć sztuczną inteligencję, należy nauczyć komputer umiejętności rozumienia i oceny rzeczy, aby mógł rozwinąć zdolności rozpoznawania podobne do ludzkich.

Kiedy ludzie poznają nową rzecz, najpierw muszą stworzyć wstępne wrażenie na jej temat. Na przykład, aby umożliwić sztucznej inteligencji (komputerowi) rozpoznanie samolotu, należy dostarczyć dużą liczbę zdjęć różnych samolotów i utworzyć etykietę „to jest samolot”, aby sztuczna inteligencja (komputer) mogła uczyć się wielokrotnie. Oznaczanie danych można postrzegać jako naśladowanie doświadczenia w procesie uczenia się ludzi, odpowiadające poznawczemu działaniu człowieka, który zdobywa wiedzę z książek. W praktyce oznaczanie danych polega na wcześniejszym oznaczeniu zdjęć, które komputer musi rozpoznać i zidentyfikować, umożliwiając komputerowi ciągłe rozpoznawanie cech tych zdjęć, co ostatecznie prowadzi do tego, że komputer może samodzielnie rozpoznawać. Oznaczanie danych dostarcza firmom zajmującym się sztuczną inteligencją dużej ilości danych z etykietami do treningu i uczenia się maszyn, co zapewnia skuteczność modeli algorytmicznych.

II. Powszechne typy oznaczania danych

Powszechne typy oznaczania danych to: oznaczanie obrazów, oznaczanie mowy i oznaczanie tekstu.

1. Oznaczanie obrazów Oznaczanie obrazów obejmuje zarówno oznaczanie obrazów, jak i oznaczanie wideo, ponieważ wideo składa się z ciągłego odtwarzania obrazów. Oznaczanie obrazów zazwyczaj wymaga, aby oznaczający używał różnych kolorów do oznaczania konturów różnych celów, a następnie przypisał odpowiednie etykiety do konturów, aby model algorytmiczny mógł rozpoznać różne oznaczenia na obrazach. Oznaczanie obrazów często stosuje się w rozpoznawaniu twarzy, rozpoznawaniu pojazdów autonomicznych i innych zastosowaniach.

2. Oznaczanie mowy

Oznaczanie mowy polega na rozpoznawaniu treści tekstowych transkrybowanych przez model algorytmiczny i logicznym powiązaniu ich z odpowiadającym dźwiękiem. Scenariusze zastosowania oznaczania mowy obejmują przetwarzanie języka naturalnego, tłumaczenie w czasie rzeczywistym itp. Powszechną metodą oznaczania mowy jest transkrypcja mowy.

3. Oznaczanie tekstu

Oznaczanie tekstu odnosi się do wykonywania prac takich jak tokenizacja, ocena semantyczna, oznaczanie części mowy, tłumaczenie tekstu, podsumowywanie wydarzeń tematycznych itp. na podstawie określonych standardów lub kryteriów. Jego zastosowania obejmują automatyczne rozpoznawanie wizytówek, rozpoznawanie dokumentów itp. Obecnie powszechne zadania oznaczania tekstu to oznaczanie emocji, oznaczanie bytów, oznaczanie części mowy oraz inne oznaczenia tekstowe.

III. Powszechne zadania oznaczania danych

Powszechne zadania oznaczania danych obejmują oznaczanie klasyfikacyjne, oznaczanie ramkowe, oznaczanie obszarowe, oznaczanie punktowe, oznaczanie fuzji 2D i 3D, oznaczanie chmur punktowych oraz oznaczanie segmentów.

1. Oznaczanie klasyfikacyjne: polega na wyborze odpowiednich etykiet z danego zestawu etykiet i przypisaniu ich obiektom do oznaczenia.

2. Oznaczanie ramkowe: polega na wybraniu obiektu, który ma być wykryty z obrazu. Ta metoda nadaje się tylko do oznaczania obrazów.

3. Oznaczanie obszarowe: w porównaniu do oznaczania ramkowego, wymagania dotyczące oznaczania obszarowego są bardziej precyzyjne, a krawędzie mogą być elastyczne, i jest ograniczone do oznaczania obrazów. Główne scenariusze zastosowania obejmują rozpoznawanie dróg i map w autonomicznej jeździe.

4. Oznaczanie punktowe: polega na oznaczaniu elementów, które wymagają oznaczenia (np. twarzy, kończyn) zgodnie z wymaganym miejscem, co pozwala na rozpoznawanie kluczowych punktów w określonych miejscach.

5. Oznaczanie fuzji 2D i 3D: polega na jednoczesnym oznaczaniu obrazów danych z sensorów 2D i 3D oraz budowaniu ich relacji.

6. Oznaczanie chmur punktowych: Oznaczanie chmur punktowych jest ważnym sposobem wyrażania danych 3D. Dzięki sensorom takim jak lidar można zbierać różnorodne przeszkody oraz ich współrzędne pozycyjne, a oznaczający musi skategoryzować te gęste chmury punktowe i oznaczyć je różnymi atrybutami.

7. Oznaczanie segmentów: polega głównie na użyciu segmentów do oznaczania krawędzi i konturów celów obrazu.

IV. Znaczenie oznaczania danych

Znaczenie oznaczania danych polega na dostarczeniu dokładnych i niezawodnych danych treningowych dla algorytmów uczenia maszynowego, co zwiększa wydajność i dokładność modeli. Dzięki oznaczeniu danych modele uczenia maszynowego mogą nauczyć się cech i wzorców danych, co pozwala na realizację zadań klasyfikacji, rozpoznawania, przewidywania itp. Mówiąc konkretnie, oznaczanie danych może poprawić wydajność modelu. Oznaczone dane mogą pomóc modelowi lepiej zrozumieć wewnętrzną strukturę i wzorce danych, co zwiększa zdolności klasyfikacji, rozpoznawania lub przewidywania modelu. Oznaczanie danych może rozszerzyć zakres zastosowania modelu. Oznaczając dane z różnych dziedzin i scenariuszy, model może dostosować się do większej liczby zastosowań, co rozszerza jego zakres zastosowania. Podsumowując, oznaczanie danych odgrywa kluczową rolę w dziedzinie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, jest nie tylko kluczowym krokiem w poprawie wydajności modelu, ale także istotną podstawą dla podejmowania decyzji opartych na danych.