Diferenza entre a anotación e a etiquetaxe de datos

Durante anos, as empresas investiron moito en aprendizaxe automática. De feito, a aprendizaxe automática é unha das áreas de investigación máis activas dentro do campo da intelixencia artificial (IA). O principal obxectivo da investigación no campo da aprendizaxe automática é crear máquinas ou computadoras intelixentes e conscientes de si mesmos capaces de replicar habilidades cognitivas humanas e adquirir coñecemento por si mesmas. Entón, comprender a aprendizaxe humana o suficientemente ben como para reproducir aspectos dese comportamento de aprendizaxe nas máquinas é un científico digno en si mesmo. Todos os días os humanos ensinamos aos ordenadores a resolver moitos novos e emocionantes problemas, como reproducir a túa lista de reprodución favorita, mostrar indicacións para chegar ao restaurante máis próximo, etc.

Pero aínda hai tantas cousas que os ordenadores non poden facer, especialmente no contexto da comprensión do comportamento humano. Os métodos estatísticos demostraron ser un medio eficaz para abordar estes problemas, pero as técnicas de aprendizaxe automática funcionan mellor cando os algoritmos fornecen indicadores do que é relevante e significativo nun conxunto de datos, en vez de enormes cantidades de datos. No contexto do procesamento da linguaxe natural, estes indicadores adoitan presentarse en forma de anotacións, a arte de etiquetar os datos dispoñibles en diferentes formatos. A anotación e etiquetaxe de datos son dous elementos fundamentais da aprendizaxe automática que axudan ás máquinas a recoñecer imaxes, texto e vídeos.

Que é a anotación de datos?

Non é suficiente proporcionar un ordenador con cantidades masivas de datos e esperar a que aprenda a falar. Os datos deben recollerse e presentarse de xeito que un ordenador poida recoñecer facilmente patróns e inferencias a partir dos datos. Isto faise normalmente engadindo metadatos relevantes a un conxunto de datos. Calquera etiqueta de metadatos empregada para marcar elementos do conxunto de datos chámase anotación sobre a entrada. Así, na aprendizaxe automática, os datos deben ser anotados ou, simplemente, etiquetados para que o sistema poida recoñecelos facilmente. Pero, para que os algoritmos aprendan de forma eficaz e eficiente, a anotación nos datos debe ser precisa e relevante para o traballo co que se encarga o ordenador. En palabras simples, a anotación de datos é a técnica de etiquetar os datos para que a máquina poida comprender e memorizar os datos de entrada.

Que é a etiquetaxe de datos?

Os datos teñen moitas formas diferentes, como texto, imaxes, audio e vídeo. Para enriquecer os datos de xeito que a máquina os poida recoñecer a través de algoritmos de aprendizaxe automática, cómpre etiquetar os datos. A etiquetaxe de datos, como o nome suxire, é o proceso de identificación de datos en bruto para darlle significado a diferentes tipos de datos para formar un modelo de aprendizaxe automática. Cando os datos están etiquetados, úsanse para adestrar algoritmos avanzados para recoñecer patróns no futuro. Etiquetar é basicamente etiquetar os datos ou engadir metadatos para que sexan máis significativos e informativos para que as máquinas poidan entendelos e aprender deles. Por exemplo, unha etiqueta pode indicar que unha imaxe contén unha persoa ou un animal, ou un ficheiro de audio está no idioma ou para determinar o tipo de acción realizada nun vídeo.

Diferenza entre anotación de datos e etiquetaxe

Significado

- Tanto a etiquetaxe de datos como a anotación son os termos que a miúdo se usan indistintamente para representar o proceso de etiquetaxe ou etiquetaxe dos datos dispoñibles en moitos formatos diferentes. A anotación de datos é basicamente a técnica de etiquetar os datos para que a máquina poida comprender e memorizar os datos de entrada empregando algoritmos de aprendizaxe automática. A etiquetaxe de datos, tamén chamada etiquetaxe de datos, significa darlle algún significado a diferentes tipos de datos para formar un modelo de aprendizaxe automática. A etiquetaxe identifica unha única entidade a partir dun conxunto de datos.

Propósito

- A etiquetaxe é unha pedra angular da aprendizaxe automática supervisada e varias industrias aínda dependen moito da anotación e etiquetaxe manual dos seus datos. As etiquetas úsanse para identificar as características do conxunto de datos para algoritmos de PNL mentres que a anotación de datos pode usarse para modelos de percepción baseados na visualidade. A etiquetaxe é máis complicada que a anotación. A anotación axuda a recoñecer datos relevantes a través da visión por ordenador, mentres que a etiquetaxe úsase para adestrar algoritmos avanzados para recoñecer patróns no futuro. Ambos procesos deben facerse con absoluta precisión para asegurarse de que algo significativo saia dos datos para que se poida desenvolver un modelo de IA basado na PNL.

Aplicacións

- A anotación de datos é un elemento fundamental na creación de datos de adestramento para a visión por computador. Os datos anotados son necesarios para adestrar algoritmos de aprendizaxe automática para ver o mundo tal como o vemos os humanos. A idea é facer que as máquinas sexan o suficientemente intelixentes para aprender, actuar e comportarse como humanos, pero de onde vén esta intelixencia? A resposta son datos e moitos deles. A anotación é un proceso empregado na aprendizaxe automática supervisada para a formación de conxuntos de datos para axudar ás máquinas a comprender e recoñecer os datos de entrada e actuar en consecuencia. A etiquetaxe úsase para identificar as características clave presentes nos datos e minimizar a participación humana. Os casos de uso do mundo real inclúen PNL, procesamento de audio e vídeo, visións por ordenador, etc.

Anotación de datos vs. Etiquetado de datos: gráfico de comparación

Resumo

A anotación é un proceso empregado na aprendizaxe automática supervisada para a formación de conxuntos de datos para axudar ás máquinas a comprender e recoñecer os datos de entrada e actuar en consecuencia. A etiquetaxe úsase para identificar as características clave presentes nos datos e minimizar a participación humana. A etiquetaxe é unha pedra angular da aprendizaxe automática supervisada e varias industrias aínda dependen moito da anotación e etiquetaxe manual dos seus datos. Debido a que unha etiquetaxe deficiente pode provocar unha IA comprometida, a etiquetaxe ou anotación deben facerse con precisión para que se poidan usar para aplicacións de IA.

Últimas mensaxes de Sagar Khillar ( ver todo )

Ver máis sobre: