Differenza tra annotazione ed etichettatura dei dati

Da anni le aziende investono molto nel machine learning. In effetti, il machine learning è una delle aree di ricerca più attive nel campo dell'intelligenza artificiale (AI). L'obiettivo principale della ricerca nel campo dell'apprendimento automatico è creare macchine o computer intelligenti e consapevoli di sé in grado di replicare le capacità cognitive umane e acquisire conoscenze da soli. Quindi, comprendere l'apprendimento umano abbastanza bene da riprodurre aspetti di quel comportamento di apprendimento nelle macchine è di per sé un valore scientifico. Ogni giorno gli umani insegnano ai computer a risolvere molti problemi nuovi ed entusiasmanti, come riprodurre la tua playlist preferita, mostrare le indicazioni stradali per raggiungere il ristorante più vicino e così via.

Ma ci sono ancora così tante cose che i computer non possono fare, in particolare nel contesto della comprensione del comportamento umano. I metodi statistici si sono dimostrati un mezzo efficace per affrontare questi problemi, ma le tecniche di apprendimento automatico funzionano meglio quando gli algoritmi sono dotati di puntatori a ciò che è rilevante e significativo in un set di dati, piuttosto che enormi quantità di dati. Nel contesto dell'elaborazione del linguaggio naturale, questi indicatori si presentano spesso sotto forma di annotazioni, l'arte di etichettare i dati disponibili in diversi formati. L'annotazione e l'etichettatura dei dati sono due elementi fondamentali del machine learning che aiutano le macchine a riconoscere immagini, testo e video.

Che cos'è l'annotazione dei dati?

Fornire semplicemente a un computer enormi quantità di dati e aspettarsi che impari a parlare non è sufficiente. I dati devono essere raccolti e presentati in modo tale che un computer possa facilmente riconoscere modelli e inferenze dai dati. Questo di solito viene fatto aggiungendo metadati rilevanti a un insieme di dati. Qualsiasi tag di metadati utilizzato per contrassegnare gli elementi del set di dati viene chiamato annotazione sull'input. Quindi, nell'apprendimento automatico, i dati devono essere annotati o, per dirla semplicemente, etichettati, in modo che il sistema possa riconoscerli facilmente. Tuttavia, affinché gli algoritmi apprendano in modo efficace ed efficiente, l'annotazione sui dati deve essere accurata e pertinente al lavoro a cui è assegnato il computer. In poche parole, l'annotazione dei dati è la tecnica di etichettatura dei dati in modo che la macchina possa comprendere e memorizzare i dati di input.

Che cos'è l'etichettatura dei dati?

I dati sono disponibili in molte forme diverse come testo, immagini, audio e video. Per arricchire i dati in modo che la macchina possa riconoscerli attraverso algoritmi di apprendimento automatico, i dati devono essere etichettati. L'etichettatura dei dati, come suggerisce il nome, è il processo di identificazione dei dati grezzi in modo da attribuire un significato a diversi tipi di dati al fine di addestrare un modello di apprendimento automatico. Quando i dati vengono etichettati, vengono utilizzati per addestrare algoritmi avanzati a riconoscere i modelli in futuro. L'etichettatura è fondamentalmente etichettare i dati o aggiungere metadati per renderli più significativi e informativi in ​​modo che le macchine possano capirli e imparare da essi. Ad esempio, un'etichetta può indicare che un'immagine contiene una persona o un animale, o un file audio in quale lingua, o per determinare il tipo di azione eseguita in un video.

Differenza tra annotazione ed etichettatura dei dati

Significato

– Sia l'etichettatura dei dati che l'annotazione sono i termini usati spesso in modo intercambiabile per rappresentare il processo di etichettatura o etichettatura dei dati disponibili in molti formati diversi. L'annotazione dei dati è fondamentalmente la tecnica di etichettatura dei dati in modo che la macchina possa comprendere e memorizzare i dati di input utilizzando algoritmi di apprendimento automatico. L'etichettatura dei dati, chiamata anche etichettatura dei dati, significa attribuire un significato a diversi tipi di dati al fine di addestrare un modello di apprendimento automatico. L'etichettatura identifica una singola entità da un insieme di dati.

Scopo

– L'etichettatura è una pietra angolare dell'apprendimento automatico supervisionato e vari settori fanno ancora molto affidamento sull'annotazione e sull'etichettatura manuali dei propri dati. Le etichette vengono utilizzate per identificare le funzionalità del set di dati per gli algoritmi NLP, mentre l'annotazione dei dati può essere utilizzata per i modelli di percezione basati sulla visione. L'etichettatura è più complicata dell'annotazione. L'annotazione aiuta a riconoscere i dati rilevanti attraverso la visione artificiale, mentre l'etichettatura viene utilizzata per addestrare algoritmi avanzati a riconoscere i modelli in futuro. Entrambi i processi devono essere eseguiti con assoluta precisione per assicurarsi che dai dati esca qualcosa di significativo in modo da sviluppare un modello di intelligenza artificiale basato sulla PNL.

Applicazioni

– L'annotazione dei dati è un elemento fondamentale nella creazione di dati di addestramento per la visione artificiale. I dati annotati sono necessari per addestrare gli algoritmi di apprendimento automatico a vedere il mondo come lo vediamo noi umani. L'idea è di rendere le macchine abbastanza intelligenti da imparare, agire e comportarsi come gli umani, ma da dove viene questa intelligenza? La risposta sono i dati e tanti, tanti. L'annotazione è un processo utilizzato nell'apprendimento automatico supervisionato per addestrare i set di dati per aiutare le macchine a comprendere e riconoscere i dati di input e ad agire di conseguenza. L'etichettatura viene utilizzata per identificare le caratteristiche chiave presenti nei dati riducendo al minimo il coinvolgimento umano. I casi d'uso del mondo reale includono PNL, elaborazione audio e video, visione artificiale, ecc.

Annotazione dei dati e etichettatura dei dati: grafico di confronto

Riepilogo

L'annotazione è un processo utilizzato nell'apprendimento automatico supervisionato per addestrare i set di dati per aiutare le macchine a comprendere e riconoscere i dati di input e ad agire di conseguenza. L'etichettatura viene utilizzata per identificare le caratteristiche chiave presenti nei dati riducendo al minimo il coinvolgimento umano. L'etichettatura è una pietra angolare dell'apprendimento automatico supervisionato e vari settori fanno ancora molto affidamento sull'annotazione e sull'etichettatura manuali dei propri dati. Poiché un'etichettatura scadente può portare a un'intelligenza artificiale compromessa, l'etichettatura o l'annotazione devono essere eseguite in modo accurato in modo che possano essere utilizzate per le applicazioni di intelligenza artificiale.

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