Разница между аннотацией и маркировкой данных

Время на чтение:
4 минуты
95

На протяжении многих лет компании инвестируют значительные средства в машинное обучение. Фактически, машинное обучение является одним из наиболее активных направлений исследований в области искусственного интеллекта (ИИ). Основной целью исследований в области машинного обучения является создание интеллектуальных, самоосознающих машин или компьютеров, способных воспроизводить человеческие познавательные навыки и самостоятельно приобретать знания. Таким образом, понимание человеческого обучения настолько хорошо, чтобы воспроизвести аспекты этого обучающего поведения в машинах, само по себе является достойной научной задачей. Каждый день люди учат компьютеры решать множество новых и интересных задач, например, воспроизводить ваш любимый плейлист, показывать направление движения к ближайшему ресторану и т.д.

Но все еще есть много вещей, которые компьютеры не могут сделать, особенно в контексте понимания человеческого поведения. Статистические методы доказали свою эффективность в решении этих проблем, но методы машинного обучения работают лучше, когда алгоритмам предоставляются указатели на то, что является важным и значимым в наборе данных, а не огромные массивы данных. В контексте обработки естественного языка эти указатели часто приходят в виде аннотаций — искусства маркировки данных, доступных в различных форматах. Аннотирование и маркировка данных — два фундаментальных элемента машинного обучения, которые помогают машинам распознавать изображения, текст и видео

А какой вариант выбираете вы?
Разбираемся в отличиях
0 0

Что такое аннотация данных?

Просто предоставить компьютеру огромное количество данных и ожидать, что он научится говорить, недостаточно. Данные должны быть собраны и представлены таким образом, чтобы компьютер мог легко распознавать закономерности и делать выводы из них. Обычно это делается путем добавления соответствующих метаданных к набору данных. Любой тег метаданных, используемый для разметки элементов набора данных, называется аннотацией над входными данными.

Таким образом, в машинном обучении данные должны быть аннотированы, или, проще говоря, помечены, чтобы система могла легко их распознать. Но чтобы алгоритмы обучались эффективно и качественно, аннотация к данным должна быть точной и соответствовать задаче, поставленной перед компьютером. Проще говоря, аннотирование данных — это техника маркировки данных, чтобы машина могла понять и запомнить входные данные

Что такое маркировка данных?

Данные поступают в различных формах, таких как текст, изображения, аудио и видео. Для обогащения данных, чтобы машина могла распознать их с помощью алгоритмов машинного обучения, данные необходимо маркировать. Маркировка данных, как следует из названия, — это процесс идентификации исходных данных, позволяющий придать смысл различным типам данных для обучения модели машинного обучения. Когда данные помечены, они используются для обучения продвинутых алгоритмов, чтобы в будущем распознавать закономерности. Маркировка — это по сути маркировка данных или добавление метаданных, чтобы сделать их более осмысленными и информативными, чтобы машины могли понимать их и учиться на них. Например, метка может указывать, что на изображении изображен человек или животное, или аудиофайл на каком языке, или определять вид действия, выполняемого на видео

Разница между аннотацией и маркировкой данных

Смысл

Маркировка данных и аннотирование — термины, часто используемые как взаимозаменяемые для обозначения процесса маркировки или обозначения данных, доступных в различных форматах. Аннотирование данных — это, по сути, техника маркировки данных, чтобы машина могла понять и запомнить входные данные с помощью алгоритмов машинного обучения. Маркировка данных, также называемая маркировкой данных, означает придание определенного значения различным типам данных для обучения модели машинного обучения. Маркировка идентифицирует отдельную сущность из набора данных

Цель

Маркировка является краеугольным камнем контролируемого машинного обучения, и различные отрасли все еще в значительной степени полагаются на ручное аннотирование и маркировку своих данных. Метки используются для определения особенностей набора данных для алгоритмов NLP, в то время как аннотация данных может быть использована для визуальных моделей восприятия. Маркировка сложнее, чем аннотирование. Аннотирование помогает распознать соответствующие данные с помощью компьютерного зрения, в то время как маркировка используется для обучения продвинутых алгоритмов для распознавания закономерностей в будущем. Оба процесса должны быть выполнены с абсолютной точностью, чтобы из данных получилось что-то значимое для разработки модели ИИ на основе NLP

Применения

Аннотирование данных является фундаментальным элементом в создании обучающих данных для компьютерного зрения. Аннотированные данные необходимы для обучения алгоритмов машинного обучения видеть мир так, как видим его мы, люди. Идея заключается в том, чтобы сделать машины достаточно умными, чтобы учиться, действовать и вести себя как люди, но откуда возьмется этот интеллект? Ответ — данные, много-много данных. Аннотирование — это процесс, используемый в контролируемом машинном обучении для обучения наборов данных, чтобы помочь машинам понять и распознать входные данные и действовать соответствующим образом. Маркировка используется для определения ключевых характеристик, присутствующих в данных, при минимизации участия человека. Реальные примеры использования в реальном мире включают НЛП, обработку аудио и видео, компьютерные видения и т.д

Вывод

Аннотирование — это процесс, используемый в контролируемом машинном обучении для обучения наборов данных, чтобы помочь машинам понять и распознать входные данные и действовать соответствующим образом. Маркировка используется для определения ключевых характеристик, присутствующих в данных, при минимальном участии человека. Маркировка является краеугольным камнем контролируемого машинного обучения, и различные отрасли все еще в значительной степени полагаются на ручное аннотирование и маркировку своих данных. Поскольку плохая маркировка может привести к нарушению ИИ, маркировка или аннотирование должны быть выполнены точно, чтобы их можно было использовать для приложений ИИ.

Видео-совет:

А также про другие отличия: