Dlaczego anotacja danych jest ważna dla uczenia maszynowego i AI?

O ile nie odlatujesz z powrotem z życia na innej planecie, sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe (ML) są wszędzie wokół nas. Zarówno AI, jak i ML zrewolucjonizowały sposób, w jaki żyjemy i pracujemy, a życie stało się łatwiejsze i wygodniejsze. Od samojeżdżących samochodów, inteligentnych odpowiedzi na e-maile, po inteligentne rozmowy w sieciach społecznościowych z wykorzystaniem emojis - wszystkie te zapierające dech w piersiach osiągnięcia są napędzane przez AI. Nie trzeba dodawać, że inteligentne urządzenia i inteligentne życie stały się integralną częścią naszej codziennej rutyny. Co zabawniejsze, AI i ML są tak zakorzenione w prostych rzeczach, że nie zauważamy ich przypadkowo i zwracamy uwagę na ich obecność tylko w szerszym kontekście.

Mając to na uwadze, czy wiesz, że zarówno AI, jak i ML zależą od dobrze zanotowanych danych? W każdym udanym projekcie ML, model musi przejść przez szkolenie. Aby wytrenować najwyższej jakości model ML, osoby zajmujące się anotowaniem danych muszą zasilać swoje algorytmy ML dokładnie oznaczonymi danymi. Tak więc, etykietowanie danych identyfikuje obiekty w surowych danych w różnych formatach wspomnianych powyżej i oznacza etykiety na nich, pomagając modelowi ML dokonać dokładnych przewidywań i oszacowań.

W tym blogu zabieramy Cię w podróż, aby w pełni zrozumieć, dlaczego adnotacja danych jest ważna dla ML i AI, a kluczowe wnioski z niej płynące obejmują:

• Co oznacza adnotacja danych w AI i ML?
• Kluczowe techniki i rodzaje etykietowania danych w zależności od wymagań projektu
• Korzyści płynące z adnotacji danych
• Przypadki użycia adnotacji na danych w AI i ML.

Zanurzmy się.

Czym jest adnotacja danych w AI lub ML?

Aby wyjaśnić, terminy anotacja danych i etykietowanie danych są używane zamiennie w odniesieniu do techniki oznaczania etykiet w treści dostępnej w różnych formatach. Proces ten wykorzystuje narzędzie do adnotacji danych, które sprawia, że obiekty zainteresowania w tekście, obrazie lub wideo są rozpoznawalne dla maszyn poprzez wizję komputerową, NLP lub Audio Processing.

Adnotacja danych odgrywa kluczową rolę w zapewnieniu skalowalności projektów AI lub ML. Trening modelu ML wymaga, aby model rozumiał i wykrywał wszystkie obiekty zainteresowania w danych wejściowych algorytmu w celu uzyskania dokładnych danych wyjściowych. W zależności od wymagań projektu, można zastosować różne techniki i typy etykietowania danych. Ponadto, ludzki wysiłek jest wymagany do identyfikacji i etykietowania określonych danych, aby ułatwić maszynom identyfikację i klasyfikację informacji. Jeśli etykietowanie danych nie zostanie wykonane, algorytmy ML nie będą w stanie z łatwością obliczyć istotnych atrybutów.

Adnotacja tekstu dla NLP

Anotacja tekstu dla NLP lub rozpoznawanie mowy przez maszyny jest przeprowadzane w celu stworzenia mechanizmu komunikacji między ludźmi porozumiewającymi się w swoich lokalnych dialektach lub językach. W tym przypadku, adnotacja tekstu jest wykonywana przy użyciu urządzeń wirtualnych asystentów i chatbotów AI, aby odpowiedzieć na różne pytania zadawane przez osoby w ich rodzimych stylach mowy.

Chociaż istnieją różne rodzaje adnotacji tekstowych, wspólną cechą są metadane dodawane w celu stworzenia rozpoznawalnych słów kluczowych, dzięki którym maszyny mogą podejmować krytyczne decyzje.

Adnotacja wideo dla wysokiej jakości szkoleń wizualizowanych

Podobnie jak w przypadku adnotacji tekstowych, adnotacja na wideo jest wykonywana wyłącznie w celu umożliwienia maszynom rozpoznawania ruchomych obiektów za pomocą wizji komputerowej. Precyzja jest kluczowa w adnotacji wideo, np. adnotacja obiektów klatka po klatce, a różne obiekty są również adnotowane w celu oszacowania ich ruchu.

Adnotacje wideo mają zastosowanie w tworzeniu danych treningowych dla pojazdów autonomicznych lub modeli percepcji wizualnej dla samochodów bez kierowcy.

Adnotacja obrazu w celu rozpoznania obiektów

Adnotacje na obrazach są wykonywane w jednym celu: aby obiekty zainteresowania były wykrywalne i rozpoznawalne dla modeli ML opartych na percepcji wizualnej. Dzięki adnotacji na obrazie, obiekt jest opisywany i oznaczany różnymi elementami, które ułatwiają maszynom opartym na sztucznej inteligencji postrzeganie różnych projektów.

Różne rodzaje adnotacji obrazu są wykorzystywane przy tworzeniu zestawów danych treningowych dla firm AI. Wśród wiodących metod powszechnie stosowanych w ML, projekty obejmują adnotacje prostopadłościanu 3D, ramki ograniczającej, adnotacje punktów orientacyjnych i adnotacje punktów 3D.

Adnotacja dla obrazowania medycznego

Naukowcy dokonują anotacji obrazów medycznych, aby stworzyć dane szkoleniowe dla ML. Obrazy z działów radiologii, takie jak tomografia komputerowa, ultrasonografia i zdjęcia rentgenowskie są adnotowanymi obrazami medycznymi, na których trenuje się modele ML, aby automatycznie diagnozować różne choroby z wysokim poziomem dokładności.

To właśnie eksperci medyczni w radiologii dokonują ręcznych adnotacji na obrazach medycznych za pomocą odpowiednich narzędzi do adnotacji, czyniąc choroby rozpoznawalnymi dla maszyn AI, aby te ostatnie mogły wykrywać choroby w rzeczywistych sytuacjach.

Korzyści z adnotacji danych w ML

W skrócie:

• Dzięki uczeniu nadzorowanemu, modele ML otrzymują dokładne szkolenie, aby dokonywać poprawnych przewidywań i szacunków.
• Zautomatyzowane systemy ML mogą zapewnić użytkownikom końcowym różne ciekawe doświadczenia. Na przykład, cyfrowe urządzenia asystujące i chatboty odpowiadają na zapytania użytkowników w zależności od szybkości ich żądań.
• Wyszukiwarki internetowe wykorzystują technologię ML, tak jak Google, w celu poprawy dokładności swoich wyników na podstawie historii zachowań wyszukiwania użytkowników końcowych.
• Podobnie ML przydaje się w rozpoznawaniu mowy, oferując wirtualną pomoc w ludzkiej mowie z pomocą NLP.
• Prawidłowo oznakowane dane gwarantują sukces we wszystkich projektach ML, ponieważ najmniejszy błąd w przygotowaniu danych do szkolenia modeli ML może być szkodliwy i katastrofalny w skutkach.
• Anotacja danych pozwala AI osiągnąć pełnię swoich możliwości. Z AI płyną liczne korzyści, a dzięki poprawnemu etykietowaniu danych możemy uzyskać z niej to, co najlepsze i najbardziej wartościowe.

Anotacja danych dla ML Przypadki użycia

Adnotacja obrazu

Adobe Stock dla Asset Profile: Adobe's Stock to jedna z flagowych ofert firmy Adobe, która jest kuratorską kolekcją najwyższej jakości zdjęć stockowych. Biblioteka zawiera ponad 200 milionów zasobów (w tym miliony materiałów wideo, zdjęć, materiałów 3D i materiałów redakcyjnych). Każdy z tych zasobów został odkryty dzięki modelowi stworzonemu na podstawie dokładnych danych treningowych.

Notyfikacja wideo

HERE Technologies: HERE ma historię dostarczania firmom i przedsiębiorstwom dokładnych i szczegółowych danych o lokalizacji oraz spostrzeżeń. W swoim ambitnym projekcie ML, firma chciała anotować dziesiątki tysięcy mil przejechanych dróg, aby uzyskać prawdziwe dane, które posłużą do zasilania modeli wykrywania znaków. Technologia Video Object Tracking została przedstawiona jako ostateczne rozwiązanie tego problemu.

Zakończenie

Teraz już rozumiesz dlaczego anotacja danych jest bardzo istotna w ML lub AI. Nie ma wyobraźni dla projektu napędzanego przez AI bez wysokiej jakości zestawów danych treningowych. W rzeczywistości, dane treningowe dostępne w różnych formach, takich jak teksty, obrazy czy filmy, są "paliwem" dla algorytmów ML zdolnych do tworzenia wszelkich możliwych do wyobrażenia autonomicznych modeli.