Generic selectors
Exact matches only
Search in title
Search in content
Post Type Selectors
post

Mi az adatcímkézés és miért nélkülözhetetlen?

MEGOSZTÁS

Az adatcímkézés az adatminták elemeinek azonosítása és címkézése. A folyamat történhet kézzel vagy kijelölt szoftverrel. A különböző osztályok elemein megjelölt címkéknek egyedinek, leírónak és függetlennek kell lenniük, hogy egyedi sorrendet, más néven algoritmust adjanak.

A gépi tanulásban az adatok címkézése értelmes címkéket ad az azonosított nyers adatokhoz, hogy a gépi tanulási modell tanulhasson azokból.

A képmegjelölő eszközök olyan szoftverek, amelyek leegyszerűsítik az adatok megjegyzésének és címkézésének folyamatát strukturált adathalmazokon keresztül, amelyeket a számítógépes látó algoritmusok képzésére használnak. Az eszközöket a nyers adatok bármilyen formáján használhatja, például szövegeken, képeken, adatbázisokon és olyan formátumokon, prezentációk vagy táblák.

Hogyan működik az adatok címkézése a gépi tanulásban?

Az adatok címkézése és megjegyzése lehet olyan egyszerű, mint az emberek megkérése a különböző objektumok azonosítására és címkékkel való ellátása, vagy összetett, mesterséges intelligencia által vezérelt folyamatok révén. A gépi tanulásban a mesterséges intelligencia által irányított folyamatok az emberektől származó címkék begyűjtésével kezdődnek, a gépi tanulási modell pedig a modellképzési folyamat során tanulja meg a mögöttes mintákat.

Egy megfelelően címkézett adathalmazt használhat alapigazságként, amely egy adott gépi tanulási modell képzésének és értékelésének szabványos eszköze. Az alapigazság pontossága határozza meg a betanított modell pontosságát és így időt és erőforrásokat igényel a hibák elkerülése érdekében.

Az adatok címkézéséhez nagy nyers adattömegekre van szükség, hogy erős alapot teremtsen a kiszámítható mintákhoz. A tanulás megalapozásához használt adatokat meg kell jelölni és címkézni kell a konkrét adatjellemzők körül, amelyek segítenek a tanuló modellnek az adatokat mintákba rendezni.

A pontosan címkézett adathalmaz megbízható alapigazságot biztosít, amelyet a gépi tanulási modell felhasznál a megjegyzés pontosságának finomítására és előrejelzésének ellenőrzésére. A gyakorlóhalmaz pontosságát befolyásolják az adatok címkézésének hibái.

A hibák elkerülése érdekében alkalmazhat Human-in-the-Loop (HITL) megközelítést, amely magában foglalja az emberi címkézők megtartását a gépi tanulás adatmodelljeinek képzésében és tesztelésében.

Az adatok címkézésének típusai

A gépi tanulás az elemzés alatt álló adatok jellegétől függően különböző AI-alapú adatcímkézési és jegyzetelési folyamatokat alkalmaz.

Számítógépes látás – A számítógépes verziójú modell kifejlesztése megköveteli az adatok kulcspontjainak, képeinek vagy pixeleinek címkézését, vagy egyetlen entitás egy határoló dobozba való bekapcsoltatását a képzési adathalmaz létrehozásához. Az egyes azonosított elemekhez rendelt címkéknek kategorikusan helyesnek kell lenniük.

Az ezzel a módszerrel kifejlesztett számítógépes változatot felhasználhatja egy kép kulcspontjainak automatikus azonosítására, képek kategorizálására, egy kép szegmentálására vagy objektumok helyének felismerésére.

Hangfeldolgozás – A hangfeldolgozási változat minden észlelhető hangot strukturált formátumba alakít át a gépi tanuláshoz. Ezek a hangok a következők:

  • Beszéd
  • Levelek zizegése
  • Vadon élő állatok hangjai (ugatás, dorombolás, füttyögés vagy ciripelés)
  • Épülethangok (üvegtörés, sziklák ütközése, pásztázás vagy riasztás)

Ez a folyamat emberi beavatkozást igényel, és először kézzel írja át írott szöveggé. A hangok kategorizálásával és címkék hozzáadásával továbbfejlesztheti az adatokat. Az ebben a változatban szereplő kategóriák és címkék lesznek a későbbi nyers adatok képzési adatállománya.

Természetes nyelvi feldolgozás – A természetes nyelvi feldolgozás a szöveges adatok adatcímkézési eljárása az optikai karakterfelismerés, az entitásnév-felismerés és a hangulatelemzés területén. A folyamatot a szöveges tételben lévő különböző elemek kézi azonosításával és címkék hozzárendelésével kell kezdeni, hogy létrejöjjön az alapigazság. Az adattétel különböző részeit azonosíthatja, többek között:

  • Szövegbemondás
  • Szólásrészek
  • Helyes főnevek, például helyek és személyek
  • Szöveg azonosítása képekben, PDF-ekben és egyéb fájlokban

E részek azonosításához a szövegblokkok köré határokat kell húznia, majd később át kell írnia a szöveget az alapigazságba. Különböző technikákat alkalmazhat az egyes elérhető adatcímkézési formátumok pontosságának és hatékonyságának javítására, többek között:

  • A címkéző konszenzus elérhető az adathalmazok különböző címkézőknek való elküldésével és a megjegyzések vagy címkék egyetlen címkévé történő konszolidálásával.
  • A kognitív terhelés csökkentése a feladatfelületek intuitív racionalizálásával és az emberi címkézők kontextusának váltásával.
  • Aktív tanulás az emberi címkézők által gyakran címkézett legértékesebb adatok elsajátítására, ezáltal hatékonyabbá téve a gépi tanulással történő címkézést.
  • A címkék pontosságának ellenőrzése címkeauditálás és rendszeres címkefrissítés révén

Az adatok címkézésének fontossága

Az adatok címkézése alapvető fontosságú a gépi tanulásban, az adatfeldolgozásban és a felügyelt tanulásban. Bár az adatok manuális címkézése lehetséges, a mesterséges intelligencia használata javítja a hatékonyságot, a pontosságot és az egyszerre megjegyezhető adatok mennyiségét.

A bemeneti és kimeneti adatok feldolgozása és címkézése a későbbi felhasználás érdekében történik. Egy adott adatelem azonosítására és címkézésére kiképzett rendszer képes megfejteni egy köteget, és megfelelő címkéket rendelni hozzá.

Az AI-adatok címkézésének egyik leggyakoribb alkalmazása az önvezető járművek ML-algoritmusainak felépítése. Az autonóm járműveknek gépi tanulási algoritmusokra van szükségük ahhoz, hogy azonosítsák a különböző objektumokat a pályájukon, hogy kölcsönhatásba léphessenek a környezettel és biztonságosan vezethessenek.

Az adatok címkézésén és megjegyzésén keresztül az autók mesterséges intelligenciája meg tudja különböztetni a környezetben rendelkezésre álló különböző objektumokat és a balesetek elkerülése érdekében végrehajtandó intézkedéseket.

IT EXPERTS-TECH LEADERS 2024 FELHŐ A JAVÁBÓL KONFERENCIA

PODCAST

ICT Global News

VIDEOGALÉRIA
FOTÓGALÉRIA

Legnépszerűbb cikkek

ICT Global News

Iratkozz fel a hírlevelünkre, hogy ne maradj le az IT legfontosabb híreiről!