Разлика между отбелязване на данни и етикетиране

От години компаниите инвестират сериозно в машинното обучение. Всъщност машинното обучение е една от най -активните изследователски области в областта на изкуствения интелект (AI). Основната цел на изследванията в областта на машинното обучение е да се създадат интелигентни, самоосъзнати машини или компютри, способни да възпроизведат когнитивните умения на човека и да придобият знания сами. Така че разбирането на човешкото обучение достатъчно добре, за да се възпроизведат аспектите на това поведение на учене в машините, е само по себе си достоен научен работник. Всеки ден хората учат компютрите да решават много нови и вълнуващи проблеми, като например пускане на любимия ви плейлист, показване на упътвания за шофиране до най -близкия ресторант и т.н.

Но все пак има толкова много неща, които компютрите не могат да направят, особено в контекста на разбиране на човешкото поведение. Статистическите методи се оказаха ефективно средство за справяне с тези проблеми, но техниките за машинно обучение работят по -добре, когато алгоритмите са снабдени с насоки към това, което е уместно и смислено в набора от данни, а не към огромни масиви от данни. В контекста на обработката на естествен език тези указатели често идват под формата на анотации - изкуството да се маркират наличните данни в различни формати. Анотирането и етикетирането на данни са два основни елемента на машинното обучение, които помагат на машините да разпознават изображения, текст и видеоклипове.

Какво е анотация на данни?

Просто предоставянето на компютър с огромни количества данни и очакването той да се научи да говори не е достатъчно. Данните трябва да бъдат събрани и представени по такъв начин, че компютърът лесно да разпознава моделите и изводите от данните. Това обикновено се прави чрез добавяне на подходящи метаданни към набор от данни. Всеки маркер за метаданни, използван за маркиране на елементи от набора от данни, се нарича анотация над входа. Така че, в машинното обучение, данните трябва да бъдат анотирани или просто казано етикетирани, така че системата да може лесно да ги разпознае. Но, за да могат алгоритмите да се учат ефективно и ефикасно, анотацията върху данните трябва да бъде точна и подходяща за работата, на която е натоварен компютърът. Най -просто казано, анотирането на данни е техниката за етикетиране на данните, така че машината да може да разбира и запаметява входните данни.

Какво е етикетиране на данни?

Данните идват в много различни форми, като текст, изображения, аудио и видео. За да се обогатят данните, така че машината да може да ги разпознае чрез алгоритми за машинно обучение, данните трябва да бъдат етикетирани. Етикетирането на данни, както подсказва името, е процесът на идентифициране на необработени данни, така че да се придаде смисъл на различни типове данни, за да се обучи модел на машинно обучение. Когато данните са етикетирани, те се използват за обучение на усъвършенствани алгоритми за разпознаване на модели в бъдеще. Етикетирането е основно маркиране на данните или добавяне на метаданни, за да ги направи по -смислени и информативни, така че машините да могат да ги разберат и да се поучат от тях. Например етикетът може да показва, че изображението съдържа човек или животно, или аудио файл е на кой език, или да определи вида на действието, извършено във видеоклип.

Разлика между анотиране на данни и етикетиране

Смисъл

- И етикетирането на данните, и анотирането са термините, които често се използват взаимозаменяемо за представяне на процеса на маркиране или етикетиране на наличните данни в много различни формати. Анотирането на данни е основно техниката на етикетиране на данните, така че машината да може да разбира и запаметява входните данни, използвайки алгоритми за машинно обучение. Етикетирането на данни, наричано още маркиране на данни, означава придаване на някакво значение на различни типове данни, за да се обучи модел на машинно обучение. Етикетирането идентифицира едно цяло от набор от данни.

Предназначение

- Етикетирането е крайъгълен камък на контролираното машинно обучение и различните индустрии все още разчитат до голяма степен на ръчното коментиране и етикетиране на техните данни. Етикетите се използват за идентифициране на функциите на набора от данни за NLP алгоритми, докато анотацията на данни може да се използва за визуално базирани модели на възприятие. Етикетирането е по -сложно от анотирането. Анотацията помага за разпознаването на съответните данни чрез компютърно зрение, докато етикетирането се използва за обучение на усъвършенствани алгоритми за разпознаване на модели в бъдеще. И двата процеса трябва да се извършват с абсолютна точност, за да се гарантира, че от данните ще излезе нещо смислено, така че да се разработи NLP базиран модел на AI.

Приложения

- Анотацията на данни е основен елемент при създаването на данни за обучение за компютърно зрение. Анотираните данни са необходими за обучение на алгоритмите за машинно обучение, за да виждат света такъв, какъвто го виждаме ние, хората. Идеята е машините да бъдат достатъчно умни, за да учат, да действат и да се държат като хората, но откъде идва тази интелигентност? Отговорът е данни и много и много от тях. Анотацията е процес, използван в машинното обучение с надзор за набори от данни за обучение, за да помогне на машините да разберат и разпознаят входните данни и да действат съответно. Етикетирането се използва за идентифициране на ключови характеристики, присъстващи в данните, като същевременно минимизира участието на човека. Реалните случаи на използване включват НЛП, аудио и видео обработка, компютърни визии и др.

Анотация на данни срещу етикетиране на данни: Сравнителна диаграма

Резюме

Анотацията е процес, използван в машинното обучение с надзор за набори от данни за обучение, за да помогне на машините да разберат и разпознаят входните данни и да действат съответно. Етикетирането се използва за идентифициране на ключови характеристики, присъстващи в данните, като същевременно минимизира участието на човека. Етикетирането е крайъгълен камък на контролираното машинно обучение и различните индустрии все още разчитат до голяма степен на ръчното коментиране и етикетиране на техните данни. Тъй като лошото етикетиране може да доведе до компрометиране на AI, етикетирането или отбелязването трябва да се извърши точно, така че да могат да се използват за приложения на AI.

Вижте повече за: