Od lat firmy intensywnie inwestują w uczenie maszynowe. W rzeczywistości, uczenie maszynowe jest jednym z najbardziej aktywnych obszarów badawczych w dziedzinie sztucznej inteligencji (AI). Głównym celem badań w dziedzinie uczenia maszynowego jest stworzenie inteligentnych, samoświadomych maszyn lub komputerów zdolnych do replikacji ludzkich umiejętności poznawczych i samodzielnego zdobywania wiedzy. Tak więc, zrozumienie ludzkiego uczenia się na tyle dobrze, by móc odtworzyć aspekty tego zachowania w maszynach, jest samo w sobie godną uwagi nauką. Każdego dnia ludzie uczą komputery rozwiązywania wielu nowych i ekscytujących problemów, takich jak odtwarzanie ulubionej playlisty, pokazywanie wskazówek dojazdu do najbliższej restauracji i tak dalej.

Ale wciąż jest tak wiele rzeczy, których komputery nie potrafią zrobić, zwłaszcza w kontekście zrozumienia ludzkiego zachowania. Metody statystyczne okazały się skutecznym sposobem podejścia do tych problemów, ale techniki uczenia maszynowego działają lepiej, gdy algorytmy otrzymują wskaźniki do tego, co jest istotne i znaczące w zbiorze danych, a nie ogromne masy danych. W kontekście przetwarzania języka naturalnego, takie wskaźniki często występują w postaci adnotacji – sztuki etykietowania danych dostępnych w różnych formatach. Adnotacja i etykietowanie danych to dwa podstawowe elementy uczenia maszynowego, które pomagają maszynom rozpoznawać obrazy, tekst i filmy.

Co to jest anotacja danych?





Samo dostarczenie komputerowi ogromnych ilości danych i oczekiwanie, że nauczy się on mówić, nie wystarczy. Dane muszą być zebrane i przedstawione w taki sposób, aby komputer mógł łatwo rozpoznać wzorce i wnioski z danych. Zwykle robi się to poprzez dodanie odpowiednich metadanych do zestawu danych. Każdy znacznik metadanych używany do oznaczania elementów zbioru danych nazywany jest adnotacją nad danymi wejściowymi. Tak więc w uczeniu maszynowym dane muszą być opatrzone adnotacjami, lub mówiąc prościej, oznakowane, aby system mógł je łatwo rozpoznać. Aby jednak algorytmy mogły uczyć się skutecznie i efektywnie, adnotacja na danych musi być dokładna i adekwatna do zadania, które ma wykonać komputer. Mówiąc najprościej, adnotacja danych jest techniką oznaczania danych tak, aby maszyna mogła zrozumieć i zapamiętać dane wejściowe.

Co to jest etykietowanie danych?

Dane występują w wielu różnych formach, takich jak tekst, obrazy, audio i wideo. Aby wzbogacić dane tak, aby maszyna mogła je rozpoznać poprzez algorytmy uczenia maszynowego, dane muszą być oznakowane. Etykietowanie danych, jak sama nazwa wskazuje, jest procesem identyfikacji surowych danych tak, aby przypisać znaczenie do różnych typów danych w celu trenowania modelu uczenia maszynowego. Kiedy dane są oznakowane, są używane do szkolenia zaawansowanych algorytmów w celu rozpoznania wzorców w przyszłości. Etykietowanie to w zasadzie oznaczanie danych lub dodawanie metadanych, aby uczynić je bardziej znaczącymi i informacyjnymi, tak aby maszyny mogły je zrozumieć i uczyć się z nich. Na przykład etykieta może wskazywać, że obraz zawiera osobę lub zwierzę, lub plik audio jest w jakim języku, lub określić rodzaj akcji wykonanej w filmie.

Różnica między adnotacją danych a etykietowaniem

Znaczenie



– Zarówno etykietowanie danych i adnotacja są terminy często używane zamiennie do reprezentowania procesu tagowania lub etykietowania danych dostępnych w wielu różnych formatach. Adnotacja danych jest zasadniczo techniką etykietowania danych, aby maszyna mogła zrozumieć i zapamiętać dane wejściowe za pomocą algorytmów uczenia maszynowego. Etykietowanie danych, zwane również tagowaniem danych, oznacza przypisanie pewnego znaczenia do różnych typów danych w celu wytrenowania modelu uczenia maszynowego. Etykietowanie identyfikuje pojedynczą jednostkę ze zbioru danych.



Cel

– Etykietowanie jest podstawą nadzorowanego uczenia maszynowego i różne branże nadal polegają w dużym stopniu na ręcznym przypisywaniu i etykietowaniu swoich danych. Etykiety są używane do identyfikacji cech zbioru danych dla algorytmów NLP, podczas gdy adnotacja danych może być używana do modeli percepcji opartych na wizualizacji. Etykietowanie jest bardziej skomplikowane niż adnotacja. Adnotacja pomaga rozpoznać odpowiednie dane poprzez wizję komputerową, podczas gdy etykietowanie jest używane do szkolenia zaawansowanych algorytmów w celu rozpoznania wzorców w przyszłości. Oba procesy muszą być wykonane z absolutną dokładnością, aby upewnić się, że coś sensownego wyjdzie z danych, aby rozwinąć model AI oparty na NLP.

Aplikacje

– Adnotacja danych jest podstawowym elementem tworzenia danych treningowych dla wizji komputerowej. Anotowane dane są wymagane do szkolenia algorytmów uczenia maszynowego, aby zobaczyć świat tak, jak widzimy go my, ludzie. Chodzi o to, aby maszyny były wystarczająco inteligentne, aby uczyć się, działać i zachowywać jak ludzie, ale skąd bierze się ta inteligencja? Odpowiedzią są dane i to dużo i dużo. Adnotacja jest procesem używanym w nadzorowanym uczeniu maszynowym dla zestawów danych szkoleniowych, aby pomóc maszynom zrozumieć i rozpoznać dane wejściowe i działać odpowiednio. Etykietowanie służy do identyfikacji kluczowych cech obecnych w danych przy jednoczesnym zminimalizowaniu zaangażowania człowieka. Przypadki użycia w świecie rzeczywistym obejmują NLP, przetwarzanie audio i wideo, wizje komputerowe itp.

Podsumowanie



Adnotacja jest procesem stosowanym w nadzorowanym uczeniu maszynowym dla zestawów danych treningowych, aby pomóc maszynom zrozumieć i rozpoznać dane wejściowe i działać odpowiednio. Etykietowanie jest używane do identyfikacji kluczowych cech obecnych w danych przy jednoczesnej minimalizacji zaangażowania człowieka. Etykietowanie jest podstawą nadzorowanego uczenia maszynowego i różne branże nadal polegają na ręcznym przypisywaniu i etykietowaniu swoich danych. Ponieważ słabe etykietowanie może prowadzić do pogorszenia jakości AI, etykietowanie lub adnotacje muszą być wykonane dokładnie, aby mogły być wykorzystane w aplikacjach AI.