Rozdiel medzi anotáciou údajov a označovaním

Spoločnosti už roky výrazne investujú do strojového učenia. Strojové učenie je v skutočnosti jednou z najaktívnejších oblastí výskumu v oblasti umelej inteligencie (AI). Hlavným cieľom výskumu v oblasti strojového učenia je vytvoriť inteligentné, sebauvedomené stroje alebo počítače schopné replikovať ľudské kognitívne schopnosti a získavať znalosti samy. Porozumenie ľudskému učeniu dostatočne dobre na reprodukovanie aspektov tohto učebného správania na strojoch je teda samo osebe hodné vedy. Ľudia každý deň učia počítače riešiť mnoho nových a vzrušujúcich problémov, ako je napríklad prehrávanie obľúbeného zoznamu skladieb, zobrazovanie trasy jazdy do najbližšej reštaurácie a podobne.

Ale stále je toľko vecí, ktoré počítače nedokážu, najmä v kontexte porozumenia ľudskému správaniu. Štatistické metódy sa ukázali ako účinný prostriedok na riešenie týchto problémov, ale techniky strojového učenia fungujú lepšie, ak sú algoritmy vybavené ukazovateľmi toho, čo je v súbore údajov relevantné a zmysluplné, a nie obrovskými objemami údajov. V kontexte spracovania prirodzeného jazyka majú tieto ukazovatele často formu anotácií - umenie označovať dostupné údaje v rôznych formátoch. Anotácia údajov a označovanie sú dva základné prvky strojového učenia, ktoré pomáhajú strojom rozpoznávať obrázky, text a videá.

Čo je to anotácia údajov?

Nestačí poskytnúť počítaču obrovské množstvo údajov a očakávať, že sa naučí hovoriť. Údaje sa musia zhromažďovať a prezentovať tak, aby počítač z nich mohol ľahko rozpoznať vzorce a závery. Obvykle sa to robí pridaním relevantných metadát k množine údajov. Akákoľvek značka metadát použitá na označenie prvkov súboru údajov sa nazýva anotácia nad vstupom. V strojovom učení teda musia byť údaje anotované alebo jednoducho povedané označené, aby ich systém mohol ľahko rozpoznať. Aby sa však algoritmy mohli učiť efektívne a efektívne, anotácia údajov musí byť presná a relevantná pre prácu, s ktorou je počítač poverený. Jednoducho povedané, anotácia údajov je technika označovania údajov tak, aby stroj porozumel vstupným údajom a zapamätal si ich.

Čo je to označovanie údajov?

Údaje prichádzajú v mnohých rôznych formách, ako je text, obrázky, zvuk a video. Na obohatenie údajov tak, aby ich stroj mohol rozpoznať pomocou algoritmov strojového učenia, je potrebné údaje označiť. Označovanie údajov, ako naznačuje názov, je proces identifikácie nespracovaných údajov tak, aby sa rôznym typom údajov pripisoval význam a trénoval sa model strojového učenia. Keď sú údaje označené, použijú sa na školenie pokročilých algoritmov na rozpoznávanie vzorov v budúcnosti. Označovanie je v zásade označovanie údajov alebo pridávanie metadát, aby boli zmysluplnejšie a informatívnejšie, aby ich stroje mohli pochopiť a poučiť sa z nich. Štítok môže napríklad znamenať, že obrázok obsahuje osobu alebo zviera, alebo v akom jazyku je zvukový súbor, alebo určiť druh akcie vykonanej vo videu.

Rozdiel medzi anotáciou údajov a označovaním

Význam

- Označovanie údajov aj anotácia sú pojmy, ktoré sa často zamieňajú a predstavujú spôsob označovania alebo označovania dostupných údajov v mnohých rôznych formátoch. Anotácia údajov je v zásade technika označovania údajov tak, aby stroj porozumel a zapamätal si vstupné údaje pomocou algoritmov strojového učenia. Označovanie údajov, nazývané tiež označovanie údajov, znamená priradiť určitý význam rôznym typom údajov s cieľom vycvičiť model strojového učenia. Označovanie identifikuje jednu entitu zo sady údajov.

Účel

- Označovanie je základným kameňom strojového učenia pod dohľadom a rôzne odvetvia sa stále vo veľkej miere spoliehajú na ručné označovanie a označovanie svojich údajov. Štítky sa používajú na identifikáciu funkcií súboru údajov pre algoritmy NLP, zatiaľ čo anotáciu údajov je možné použiť pre modely vizuálneho vnímania. Označovanie je zložitejšie ako anotácia. Anotácia pomáha rozpoznať relevantné údaje prostredníctvom počítačového videnia, zatiaľ čo označovanie sa používa na školenie pokročilých algoritmov na rozpoznávanie vzorov v budúcnosti. Oba procesy je potrebné vykonať s absolútnou presnosťou, aby sa zaistilo, že z údajov vyjde niečo zmysluplné, aby sa vyvinul model AI založený na NLP.

Aplikácie

- Anotácia údajov je základným prvkom pri vytváraní školiacich údajov pre počítačové videnie. Komentované údaje sú potrebné na trénovanie algoritmov strojového učenia, aby videli svet tak, ako ho vidíme my ľudia. Cieľom je urobiť stroje dostatočne inteligentnými na to, aby sa učili, správali a správali sa ako ľudia, ale odkiaľ pochádza táto inteligencia? Odpoveďou sú údaje a ich množstvo. Anotácia je proces používaný v strojovom učení pod dohľadom na školenia súborov údajov, ktoré pomáhajú strojom porozumieť a rozpoznať vstupné údaje a podľa toho konať. Označovanie sa používa na identifikáciu kľúčových funkcií prítomných v údajoch pri minimalizácii zapojenia ľudí. Prípady použitia v reálnom svete zahŕňajú NLP, spracovanie zvuku a videa, počítačové vízie atď.

Anotácia údajov vs. Označovanie údajov: graf porovnania

Zhrnutie

Anotácia je proces používaný v strojovom učení pod dohľadom na školenia súborov údajov, ktoré pomáhajú strojom porozumieť a rozpoznať vstupné údaje a podľa toho konať. Označovanie sa používa na identifikáciu kľúčových funkcií prítomných v údajoch pri minimalizácii zapojenia ľudí. Označovanie je základným kameňom strojového učenia pod dohľadom a rôzne odvetvia sa stále vo veľkej miere spoliehajú na ručné označovanie a označovanie svojich údajov. Pretože zlé označovanie môže viesť k narušeniu umelej inteligencie, musí byť označovanie alebo anotovanie vykonávané presne, aby ich bolo možné použiť v aplikáciách AI.

Prečítajte si viac o: