Các loại chú thích dữ liệu

Tạo mô hình AI hoặc ML hoạt động giống như con người cần một lượng lớn dữ liệu đào tạo. Đối với một mô hình để tạo ra các quyết định và nắm bắt hành động, nó phải được trang bị để hiểu các dữ liệu cụ thể. Chú thích dữ liệu là phân loại dữ liệu cho các ứng dụng Trí tuệ nhân tạo. Dữ liệu đào tạo phải được chú thích và phân loại thích hợp cho một trường hợp sử dụng cụ thể. Các công ty có thể tạo và nâng cao việc triển khai AI với chất lượng tuyệt vời, chú thích dữ liệu do con người cung cấp. Kết quả là một giải pháp nâng cao kiến ​​thức khách hàng như đề xuất sản phẩm, kết quả của công cụ tìm kiếm liên quan, nhận dạng giọng nói, thị giác máy tính, chatbots, v.v. Có nhiều loại dữ liệu chính khác nhau: âm thanh, văn bản, hình ảnh và video.

Chú thích Văn bản

Loại dữ liệu được sử dụng phổ biến nhất là văn bản theo báo cáo State of AI và Machine Learning năm 2020, bảy mươi phần trăm công ty phụ thuộc vào văn bản. Chú thích văn bản bao gồm một loạt các chú thích như ý định, tình cảm và truy vấn.

Chú thích cảm xúc

Phân tích cảm xúc kiểm tra cảm xúc, thái độ và ý kiến, giúp có được dữ liệu đào tạo chính xác. Để giữ lại dữ liệu đó, các trình chú thích của con người thường được tận dụng vì họ có thể đánh giá tình cảm và nội dung phù hợp trên tất cả các trang web, bao gồm các lĩnh vực truyền thông xã hội và Thương mại điện tử, với khả năng gắn thẻ và báo cáo về các thẻ nhạy cảm, tục tĩu hoặc thần học chẳng hạn.

Chú thích ý định

Khi bạn trò chuyện với giao diện người-máy, các thiết bị phải đủ điều kiện để hiểu được cả ý định của người dùng và ngôn ngữ tự nhiên. Việc phân loại và thu thập dữ liệu đa mục đích có thể phân biệt mục đích thành các phân loại chính: lệnh, yêu cầu, đặt chỗ, xác nhận và đề xuất.

Chú thích ngữ nghĩa

Chú thích ngữ nghĩa nâng cao danh sách sản phẩm và đảm bảo khách hàng khám phá các sản phẩm họ đang tìm kiếm. Điều này cho phép họ biến trình duyệt thành người mua. Bằng cách lập chỉ mục các yếu tố khác nhau trong các truy vấn và tiêu đề tìm kiếm sản phẩm, dịch vụ chú thích ngữ nghĩa hỗ trợ đào tạo thuật toán của bạn để hiểu các phần riêng lẻ đó và nâng cao khả năng ứng dụng tìm kiếm tổng thể.

Chú thích đối tượng được đặt tên

Hệ thống NER (Nhận dạng đối tượng được đặt tên) cần một số lượng lớn đào tạo có chú thích thủ công. Các tổ chức như Appen có khả năng chú thích thực thể được đặt tên trong nhiều trường hợp sử dụng, chẳng hạn như cho phép khách hàng Thương mại điện tử chỉ định và gắn thẻ một loạt các mô tả chính hoặc mang lại lợi ích cho các tập đoàn truyền thông xã hội trong việc gắn thẻ các thực thể như địa điểm, con người, chức danh, công ty và tổ chức để hỗ trợ với nội dung công khai được nhắm mục tiêu tốt hơn.

Chú thích âm thanh

Chú thích âm thanh là việc ghi dấu thời gian và phiên mã dữ liệu giọng nói, bao gồm việc phiên mã các thông tin và cách phát âm nhất định và xác định phương ngữ, ngôn ngữ và nhân khẩu học của người nói. Mỗi trường hợp sử dụng là duy nhất và một số cần một cách tiếp cận rất cụ thể: ví dụ: gắn thẻ các chỉ báo giọng nói mạnh mẽ và âm thanh không phải giọng nói như vỡ kính để thực hành trong các ứng dụng công nghệ đường dây nóng khẩn cấp và an ninh.

Chú thích Hình ảnh

Chú thích hình ảnh là điều cần thiết cho nhiều ứng dụng, bao gồm thị giác robot, thị giác máy tính, nhận dạng khuôn mặt và các giải pháp sử dụng máy học để suy ra hình ảnh. Để đào tạo những giải thích này, siêu dữ liệu phải được chỉ định cho các hình ảnh trong cấu trúc của chú thích, số nhận dạng hoặc từ khóa. Từ mạng thị giác máy tính được sử dụng bởi ô tô tự lái và máy móc để lấy và phân loại sản phẩm đến các ứng dụng chăm sóc sức khỏe xác định các tình huống y tế, một số trường hợp sử dụng cần khối lượng lớn hình ảnh chú thích. Chú thích hình ảnh tăng cường độ chính xác và độ chính xác bằng cách trang bị hiệu quả các hệ thống này.

Chú thích Video

Dữ liệu do con người chú thích là yếu tố cơ bản để máy học sinh lợi. Con người rõ ràng giỏi hơn máy tính trong việc hiểu ý định, quản lý tính chủ quan và đối phó với sự mơ hồ. Ví dụ, khi suy luận xem một phát hiện của công cụ tìm kiếm có liên quan hay không, cần có sự đồng ý từ nhiều người. Khi làm quen với mẫu máy tính hoặc giải pháp nhận dạng tầm nhìn, con người phải chỉ định và chú thích dữ liệu cụ thể, chẳng hạn như tóm tắt tất cả các pixel, bao gồm cây cối hoặc biển báo giao thông trong một bức ảnh. Máy móc có thể sử dụng dữ liệu có cấu trúc này để nhận ra các kết nối này trong quá trình thử nghiệm và đầu ra.

Các bước chính trong quy trình chú thích dữ liệu

Đôi khi, có thể hữu ích khi nói về các quy trình giai đoạn trong các dự án ghi nhãn và chú thích dữ liệu phức tạp.

• Giai đoạn đầu tiên là mua lại. Đây là nơi các tập đoàn biên dịch và tổng hợp dữ liệu. Giai đoạn này thường liên quan đến việc phải dựa trên năng khiếu của chủ thể đối với người vận hành hoặc thông qua một thỏa thuận cấp phép dữ liệu.
• Bước thứ hai và nổi bật của quy trình liên quan đến chú thích và dán nhãn. Bước này là nơi mà việc kiểm tra NER và ý định sẽ diễn ra. Đây là những yếu tố cần thiết của việc lập chỉ mục và ghi nhãn dữ liệu chính xác để được sử dụng trong các chương trình học máy thành công trong các mục tiêu và mục tiêu của chúng.
• Sau khi dữ liệu đã được lập chỉ mục, gắn nhãn hoặc chú thích đầy đủ, dữ liệu được gửi đến giai đoạn thứ ba và cuối cùng của quy trình: triển khai hoặc đầu ra. Một điều cần nhớ về giai đoạn đăng ký là yêu cầu tuân thủ. Đây là giai đoạn mà các vấn đề về quyền riêng tư có thể trở nên phức tạp. Cho dù đó là GDPR hay HIPAA hoặc các phương pháp tiếp cận địa phương hoặc liên bang khác, dữ liệu đang sử dụng có thể là dữ liệu nhạy cảm và phải được quản lý. Với nhận thức về tất cả các thành phần này, quy trình ba bước đó có thể mang lại lợi ích duy nhất trong việc xây dựng kết quả cho các bên liên quan trong ngành.

Bạn muốn tự động hóa các công việc thủ công lặp đi lặp lại? Tiết kiệm thời gian, công sức và tiền bạc đồng thời nâng cao hiệu quả!

Kết luận

Theo cách tương tự khi dữ liệu liên tục phát triển, thủ tục chú thích dữ liệu ngày càng trở nên phức tạp hơn. Nói cách khác, cách đây 4-5 năm, chỉ cần gắn nhãn một vài khía trên khuôn mặt và xây dựng một nguyên mẫu AI dựa trên dữ liệu đó là đủ. Bây giờ, có thể có tới XNUMX chấm trên môi.

Sự chuyển đổi liên tục từ chatbots có kịch bản sang AI là một trong những hứa hẹn sẽ thu hẹp khoảng cách giữa các tương tác tự nhiên và nhân tạo. Tại thời điểm này, niềm tin của người tiêu dùng vào các giải pháp có nguồn gốc từ AI đang cố tình tăng lên. Một nghiên cứu cho thấy mọi người có xu hướng phê chuẩn các đề xuất của thuật toán hơn khi họ nói đến tính thực tế hoặc hiệu suất chính xác của sản phẩm.

Các thuật toán sẽ tiếp tục hình thành sự hiểu biết của người tiêu dùng về số phận có thể thấy trước - nhưng các thuật toán có thể thiếu sót và có thể chịu đựng những định kiến ​​tương tự của người tạo ra chúng. Đảm bảo trải nghiệm được hỗ trợ bởi AI là chú thích dữ liệu hấp dẫn, hiệu quả và có lợi được thực hiện bởi các nhóm khác nhau với sự hiểu biết tốt về những gì họ đang chú thích. Chỉ khi đó, người ta mới có thể đảm bảo các giải pháp dựa trên dữ liệu càng chi tiết và mang tính đại diện càng khả thi.

Ống nano API OCR & OCR trực tuyến có nhiều điều thú vị trường hợp sử dụng that có thể tối ưu hóa hiệu suất kinh doanh của bạn, tiết kiệm chi phí và thúc đẩy tăng trưởng. Tìm ra cách các trường hợp sử dụng của Nanonets có thể áp dụng cho sản phẩm của bạn.