Що вам потрібно знати про створення даних: анотація даних, маркування, сегментація тощо!

Штучний інтелект за своєю суттю пов’язаний з даними, які використовуються для його створення. Саме тут на допомогу приходять компанії з анотації даних штучного інтелекту, такі як Фейсер. Наша робота полягає в тому, щоб створювати власні набори даних, які безпосередньо впливають на ваш проект, що призводить до індивідуальних рішень ШІ. Однак із, здавалося б, нескінченним зростанням даних у нашому світі стає все складніше дізнатися, які дані допоможуть розробити потрібні вам рішення. Тому, звичайно, збір даних є першим кроком. Потім його потрібно організувати та структурувати для вашої конкретної проблеми. Інакше буде згенеровано надто загальну відповідь.

Маркування даних: що це таке і чому це так важливо

Приблизно 85-90% величезних обсягів даних, створених сьогодні, є неструктурованими. Якби ці невизначені дані були подані в систему штучного інтелекту, вона, по суті, намагалася б ідентифікувати об’єкти, наприклад із зав’язаними очима. Він знає, що об’єкти є, але йому буде важче ідентифікувати та класифікувати об’єкти або шукати шаблони. Навіть щось таке просте, як позначення того, чи є дані текстом, відео, аудіо чи зображенням, може звузити набори даних і створити більш конкретну модель.

Сегментація: різниця між відео, зображенням і семантичною сегментацією

Загалом, ми можемо вписати сегментацію під ці три парасолькові терміни. Сегментація може бути значно більш точною, але основний процес кожного з них все ще застосовується. Кожне з цих поділів допомагає штучному інтелекту зрозуміти, з яких об’єктів складається відео, зображення або рядок тексту, і позначає їх для відстеження шаблонів. Це важлива частина навчання ШІ, яка забезпечує контекст і розуміння набору даних для обробки ШІ.

• Анотація зображення переглядає зображення та визначає, що на ньому міститься. Класифікації можуть бути загальними або надзвичайно конкретними, але мета полягає в тому, щоб ідентифікувати аспекти зображення, щоб штучний інтелект розпізнавав рух вперед. Цю класифікацію зображень можна використовувати, наприклад, для визначення яблука та апельсина, або її можна використовувати в медичній галузі для класифікації рентгенівських зображень.
• Анотація відео схожа на анотацію зображення. Ми знімаємо відео та розбиваємо його кадр за кадром, щоб ідентифікувати та відстежувати об’єкти у відео. Збір даних автономного водіння є поширеним прикладом, ідентифікуючи подвійну жовту лінію посередині дороги кожного кадру. Іншим прикладом розпізнавання об’єктів може бути ідентифікація номерного знака, де штучний інтелект шукатиме під час відстеження передньої камери, щоб ідентифікувати номерний знак на автомобілі, що їде попереду.
• Семантична сегментація — це ідентифікація шаблонів і контексту в текстовому файлі. Створення набору даних семантичної сегментації є надзвичайно важливим, коли йдеться про машинне навчання. Наприклад, відмінності в розмовах між різними частинами США є величезними, або навіть компіляція технічного жаргону для певних типів галузей є величезним завданням, але вкрай важливим для навчання ШІ. Глибина людської мови вражає, і надання ШІ точних наборів даних для конкретних проблем буде різницею між загальними чи конкретними рішеннями.

Збір даних проти створення даних

Завдяки своїй креативності та досвіду роботи над унікальними проектами Фейсер є лідером у сфері послуг навчання ШІ. Чим унікальніший проект, тим важче буде потенційно знайти хороші дані для обробки ШІ. Ось де створення даних вступає в гру.

Створення даних створено спеціально для вашого конкретного проекту. Це може включати широкий спектр виробничих процесів і стратегій. Одним із прикладів, який використовував Фейсер, є «складування». Сотні годин відео та зображень були зняті, щоб відстежити рух працівників складу. Потім це було позначено та анотовано, щоб камери могли розпізнавати небезпечні ситуації, якщо працівник впав чи опинився за чимось, що зробило робоче місце безпечнішим.

Збір даних є не менш масштабним завданням. Обсяг доступних даних постійно зростає, і сортувати дані, які дадуть найкращі результати, важко. Фейсер має власні інструменти, які були розроблені для збору даних для будь-якого конкретного проекту швидше та ефективніше, ніж будь-коли раніше. Ось деякі з сфер, у яких ми виконали передову роботу:

• Роздрібна торгівля
• Харчова промисловість
• Розпізнавання обличчя
• Прогноз погоди
• Медична візуалізація

Анотація даних штучного інтелекту є найважливішою частиною будь-якого проекту, який хоче використовувати переваги величезних обсягів даних, доступних у світі. Передача вашого проекту анотації даних на аутсорсинг забезпечить отримання найточніших наборів даних і найконкретнішого вирішення будь-якої проблеми. Перегляньте наш веб-сайт, щоб побачити проекти, над якими ми працювали, і послуги, які ми пропонуємо, або зв’яжіться з нами з проблемою, яку ви хотіли б вирішити!