Razlika između označavanja podataka i označavanja

Već godinama kompanije ulažu velika sredstva u mašinsko učenje. Zapravo, strojno učenje jedno je od najaktivnijih istraživačkih područja u području umjetne inteligencije (AI). Glavni cilj istraživanja u području strojnog učenja je stvaranje inteligentnih, samosvjesnih mašina ili računara sposobnih da repliciraju ljudske kognitivne vještine i sami steknu znanje. Dakle, razumijevanje ljudskog učenja dovoljno dobro da bi se reproducirali aspekti tog učenja u mašinama vrijedan je nauk sam po sebi. Svakodnevno ljudi uče računare da rješavaju mnoge nove i uzbudljive probleme, poput puštanja omiljene playliste, pokazivanja uputstava za vožnju do najbližeg restorana itd.

Ali ipak postoji toliko mnogo stvari koje računari ne mogu učiniti, posebno u kontekstu razumijevanja ljudskog ponašanja. Statističke metode pokazale su se efikasnim sredstvom za pristup ovim problemima, ali tehnike mašinskog učenja bolje funkcioniraju kada su algoritmi opremljeni pokazivačima na ono što je relevantno i smisleno u skupu podataka, a ne na velikom broju podataka. U kontekstu obrade prirodnog jezika, ti se pokazivači često pojavljuju u obliku napomena - umjetnosti označavanja podataka dostupnih u različitim formatima. Označavanje podataka i označavanje dva su osnovna elementa mašinskog učenja koji pomažu mašinama da prepoznaju slike, tekst i video zapise.

Šta je napomena podataka?

Jednostavno pružanje računaru ogromne količine podataka i očekivanje da će naučiti govoriti nije dovoljno. Podaci se moraju prikupiti i prezentirati na takav način da računalo može lako prepoznati obrasce i zaključke iz podataka. To se obično radi dodavanjem relevantnih metapodataka u skup podataka. Bilo koja oznaka metapodataka koja se koristi za označavanje elemenata skupa podataka naziva se napomena nad ulazom. Dakle, u mašinskom učenju podaci moraju biti označeni, ili jednostavno rečeno, označeni, kako bi ih sistem lako prepoznao. Ali, da bi algoritmi naučili efikasno i efikasno, napomene na podacima moraju biti tačne i relevantne za posao koji računar ima. Jednostavno rečeno, označavanje podataka je tehnika označavanja podataka tako da mašina može razumjeti i zapamtiti unesene podatke.

Šta je označavanje podataka?

Podaci dolaze u mnogo različitih oblika, poput teksta, slika, zvuka i videa. Da bi se podaci obogatili kako bi ih mašina mogla prepoznati pomoću algoritama strojnog učenja, podatke je potrebno označiti. Označavanje podataka, kako naziv govori, je proces identifikacije sirovih podataka tako da se različitim znakovima podataka pridaje značenje kako bi se osposobio model strojnog učenja. Kada su podaci označeni, koriste se za obuku naprednih algoritama za prepoznavanje obrazaca u budućnosti. Označavanje je u osnovi označavanje podataka ili dodavanje metapodataka kako bi bili smisleniji i informativniji kako bi ih mašine mogle razumjeti i učiti iz njih. Na primjer, oznaka može ukazivati ​​na to da slika sadrži osobu ili životinju ili je audio datoteka na kojem jeziku ili da odredi vrstu radnje koja se izvodi u videozapisu.

Razlika između označavanja podataka i označavanja

Značenje

- I označavanje podataka i označavanje termini su koji se često koriste naizmjenično za predstavljanje procesa označavanja ili označavanja podataka dostupnih u mnogo različitih formata. Zapisivanje podataka je u osnovi tehnika označavanja podataka tako da mašina može razumjeti i zapamtiti unesene podatke pomoću algoritama strojnog učenja. Označavanje podataka, koje se naziva i označavanje podataka, znači pridodati neko značenje različitim vrstama podataka kako bi se uvježbao model strojnog učenja. Označavanje identificira jedan entitet iz skupa podataka.

Svrha

- Označavanje je kamen temeljac nadziranog mašinskog učenja, a različite se industrije i dalje uvelike oslanjaju na ručno označavanje i označavanje svojih podataka. Oznake se koriste za identifikaciju značajki skupa podataka za NLP algoritme, dok se bilješke podataka mogu koristiti za vizualne modele percepcije. Označavanje je složenije od označavanja. Bilješke pomažu u prepoznavanju relevantnih podataka putem računarskog vida, dok se označavanje koristi za obuku naprednih algoritama za prepoznavanje obrazaca u budućnosti. Oba procesa moraju se obaviti s apsolutnom preciznošću kako bi se osiguralo da iz podataka izađe nešto smisleno kako bi se razvio NLP model umjetne inteligencije.

Aplikacije

- Označavanje podataka osnovni je element u stvaranju podataka o obuci za računarski vid. Zabilježeni podaci potrebni su za uvježbavanje algoritama strojnog učenja da vide svijet onako kako ga mi ljudi vidimo. Ideja je napraviti mašine dovoljno pametnim da uče, djeluju i ponašaju se kao ljudi, ali odakle ta inteligencija dolazi? Odgovor su podaci i mnogo toga. Označavanje je proces koji se koristi u nadziranom mašinskom učenju za skupove podataka za obuku kako bi pomogao mašinama da razumiju i prepoznaju ulazne podatke i da se ponašaju u skladu s tim. Označavanje se koristi za identifikaciju ključnih karakteristika prisutnih u podacima, a minimizira ljudsko učešće. Slučajevi korištenja u stvarnom svijetu uključuju NLP, audio i video obradu, računarske vizije itd.

Označavanje podataka u odnosu na označavanje podataka: Usporedna tabela

Sažetak

Označavanje je proces koji se koristi u nadziranom mašinskom učenju za skupove podataka za obuku kako bi pomogao mašinama da razumiju i prepoznaju ulazne podatke i da se ponašaju u skladu s tim. Označavanje se koristi za identifikaciju ključnih karakteristika prisutnih u podacima, a minimizira ljudsko učešće. Označavanje je kamen temeljac nadziranog mašinskog učenja, a različite se industrije i dalje uvelike oslanjaju na ručno označavanje i označavanje svojih podataka. Budući da loše označavanje može dovesti do kompromitirane umjetne inteligencije, označavanje ili označavanje mora se obaviti točno kako bi se mogli koristiti za aplikacije AI.

Vidi više o: