Razlika med označevanjem podatkov in označevanjem

Podjetja že vrsto let veliko vlagajo v strojno učenje. Dejansko je strojno učenje eno najbolj aktivnih raziskovalnih področij na področju umetne inteligence (AI). Glavni cilj raziskav na področju strojnega učenja je ustvariti inteligentne, samozavedne stroje ali računalnike, ki bi lahko posnemali človeške kognitivne sposobnosti in sami pridobivali znanje. Torej je razumevanje človeškega učenja dovolj dobro za reprodukcijo vidikov tega učnega vedenja v strojih samo po sebi vreden znanstvenik. Ljudje vsak dan učijo računalnike, da bi rešili številne nove in vznemirljive težave, na primer predvajanje najljubšega seznama predvajanja, prikaz navodil za vožnjo do najbližje restavracije itd.

Toda še vedno obstaja toliko stvari, ki jih računalniki ne zmorejo, zlasti v kontekstu razumevanja človeškega vedenja. Statistične metode so se izkazale za učinkovito sredstvo za reševanje teh problemov, vendar tehnike strojnega učenja delujejo bolje, če so algoritmi opremljeni s kazalci na tisto, kar je pomembno in smiselno v naboru podatkov, namesto na velike količine podatkov. V okviru obdelave naravnega jezika so ti kazalci pogosto v obliki opomb - umetnosti označevanja razpoložljivih podatkov v različnih oblikah. Označevanje in označevanje podatkov sta dva temeljna elementa strojnega učenja, ki pomagata strojem prepoznati slike, besedilo in videoposnetke.

Kaj je zapis podatkov?

Preprosto priskrbeti računalniku ogromne količine podatkov in pričakovati, da se bo naučil govoriti, ni dovolj. Podatke je treba zbrati in predstaviti tako, da računalnik zlahka prepozna vzorce in sklepe iz podatkov. Običajno se to naredi z dodajanjem ustreznih metapodatkov v niz podatkov. Vsaka oznaka metapodatkov, ki se uporablja za označevanje elementov nabora podatkov, se imenuje pripis nad vnosom. Torej, pri strojnem učenju morajo biti podatki označeni ali preprosto povedano označeni, da jih sistem zlahka prepozna. Da pa se algoritmi naučijo učinkovito in uspešno, mora biti opomba na podatkih natančna in ustrezna za delo, ki ga opravlja računalnik. Preprosto povedano, označevanje podatkov je tehnika označevanja podatkov, tako da lahko stroj razume in zapomni vhodne podatke.

Kaj je označevanje podatkov?

Podatki so v različnih oblikah, kot so besedilo, slike, zvok in video. Za obogatitev podatkov, tako da jih lahko stroj prepozna z algoritmi strojnega učenja, je treba podatke označiti. Označevanje podatkov, kot že ime pove, je postopek identifikacije surovih podatkov, tako da se različnim vrstam podatkov pripiše pomen, da se izuči model strojnega učenja. Ko so podatki označeni, se uporabljajo za usposabljanje naprednih algoritmov za prepoznavanje vzorcev v prihodnosti. Označevanje je v bistvu označevanje podatkov ali dodajanje metapodatkov, da postanejo bolj smiselni in informativni, tako da jih lahko stroji razumejo in se iz njih učijo. Nalepka lahko na primer označuje, da slika vsebuje osebo ali žival, ali je zvočna datoteka v katerem jeziku, ali da določi vrsto dejanja, ki se izvede v videoposnetku.

Razlika med označevanjem podatkov in označevanjem

Pomen

- Označevanje in označevanje podatkov sta izraza, ki se pogosto uporabljata zamenljivo za predstavitev procesa označevanja ali označevanja podatkov, ki so na voljo v različnih formatih. Pripisovanje podatkov je v bistvu tehnika označevanja podatkov, tako da lahko stroj razume in zapomni vhodne podatke z uporabo algoritmov strojnega učenja. Označevanje podatkov, imenovano tudi označevanje podatkov, pomeni, da se različnim vrstam podatkov doda nekaj pomena, da se izuči model strojnega učenja. Označevanje identificira eno samo entiteto iz nabora podatkov.

Namen

- Označevanje je temelj nadziranega strojnega učenja, različne panoge pa se še vedno močno zanašajo na ročno označevanje in označevanje svojih podatkov. Oznake se uporabljajo za identifikacijo funkcij nabora podatkov za algoritme NLP, medtem ko se pripis podatkov lahko uporablja za vizualne modele zaznavanja. Označevanje je bolj zapleteno kot označevanje. Opombe pomagajo prepoznati ustrezne podatke z računalniškim vidom, označevanje pa se uporablja za usposabljanje naprednih algoritmov za prepoznavanje vzorcev v prihodnosti. Oba procesa je treba izvesti z absolutno natančnostjo, da se iz podatkov izpelje nekaj smiselnega, da se razvije model AI na osnovi NLP.

Aplikacije

- Označevanje podatkov je temeljni element pri ustvarjanju podatkov o usposabljanju za računalniški vid. Komentirani podatki so potrebni za usposabljanje algoritmov strojnega učenja, da bi videli svet, kot ga vidimo ljudje. Ideja je, da bi bili stroji dovolj pametni, da se učijo, se obnašajo in obnašajo kot ljudje, toda od kod ta inteligenca? Odgovor so podatki in veliko in veliko tega. Opombe so postopek, ki se uporablja v nadzorovanem strojnem učenju za nabore podatkov za usposabljanje, da pomagajo strojem razumeti in prepoznati vhodne podatke ter ustrezno ukrepati. Označevanje se uporablja za prepoznavanje ključnih lastnosti, ki so prisotne v podatkih, hkrati pa zmanjšuje človekovo udeležbo. Primeri uporabe v resničnem svetu vključujejo NLP, obdelavo zvoka in videa, računalniške vizije itd.

Pripis podatkov v primerjavi z označevanjem podatkov: Primerjalna tabela

Povzetek

Opombe so postopek, ki se uporablja v nadzorovanem strojnem učenju za nabore podatkov za usposabljanje, da pomagajo strojem razumeti in prepoznati vhodne podatke ter ustrezno ukrepati. Označevanje se uporablja za prepoznavanje ključnih lastnosti, ki so prisotne v podatkih, hkrati pa zmanjšuje človekovo udeležbo. Označevanje je temelj nadziranega strojnega učenja, različne panoge pa se še vedno močno zanašajo na ročno označevanje in označevanje svojih podatkov. Ker lahko slabo označevanje povzroči ogroženo umetno inteligenco, je treba označevanje ali označevanje narediti natančno, da bi jih lahko uporabili za aplikacije umetne inteligence.

Poglej več o: