Gegevens zijn het meest cruciale onderdeel van machine learning en deep learning-algoritmen om AI-functies aan te drijven. Computers herkennen echter niet alle vormen van data. Daarom is het van vitaal belang om labels aan te brengen op andere soorten gegevens, zoals audio, video, tekst en afbeeldingen.
Het labelen van gegevens, ook wel gegevensannotatie genoemd, is vervelend werk dat vaardigheden, ervaring, toewijding en aandacht voor detail vereist.
De taak lijkt eenvoudig bij het bekijken van gegevensannotaties, omdat annotators alleen labels aan dingen en objecten toevoegen. Het proces is echter niet eenvoudig, zoals u hieronder zult zien.
Een korte blik op gegevensannotatie
Gegevensannotatie voegt identificatielabels of -tags toe aan verschillende gegevensindelingen, zoals video, afbeeldingen en tekst. Labels worden geplaatst op de regio of het interessegebied in de gegevensannotatie, met name voor video en afbeeldingen.
De tagger voegt relevante informatie toe en wijst deze toe aan een specifieke klasse om tekstgegevens te annoteren. Gegevensannotatie is een essentieel onderdeel van machine learning.
Gegevensannotators gebruiken speciaal ontworpen platforms, zoals het platform dat u vindt op https://dataloop.ai/solutions/data-annotation/, om de kwaliteit en nauwkeurigheid van de gegevenslabels die ze verwerken te garanderen.
Verschillende soorten gegevenslabels
Gegevenslabels zijn er in verschillende soorten, afhankelijk van de elementen of dingen die annotatie vereisen.
afbeelding annotatie betekent tags aan afbeeldingen toevoegen. Het taggen van afbeeldingen zorgt ervoor dat een machine learning-algoritme het geannoteerde element kan herkennen als een afzonderlijke klasse of object binnen een specifieke afbeelding. Het type annotatie kan het maken van begrenzingsvakken omvatten om objecten te detecteren, of segmentatiemaskers, bijvoorbeeld, of semantische segmentatie om objecten van verschillende klassen te onderscheiden. Dit type annotatie wordt vaak gebruikt voor kunstmatige-intelligentiesystemen zoals drones, screeningtools voor huidkanker en zelfrijdende auto’s. begrenzingsvak tekent een rechthoek rond een specifieke afbeelding of object. De randen van een selectiekader moeten de buitenste pixel van een getagd object raken.3D-kubussen ze zijn vergelijkbaar met een selectiekader, maar houden rekening met de diepte van het object, dat wordt gebruikt om aantekeningen te maken op vliegtuigen die moeten worden genavigeerd, zoals vliegtuigen, dingen en auto’s die gerobotiseerd moeten worden vastgehouden. veelhoeken Maak een nauwkeuriger begrenzingsvak, meestal op pixelniveau, waardoor de onbedoelde opname van delen van andere objecten die niet in de klasse zijn opgenomen, effectief wordt geëlimineerd. Veelhoeken voorkomen verwarring en verkeerde classificatie van objecten. belangrijkste hulpmiddelen creëert verschillende punten op de afbeelding of video en is zeer effectief in het detecteren van handgebaren, bewegingsregistratie en gezichtsherkenningspunten. Ze worden ook gebruikt door annotators in combinatie met andere tools om een puntenkaart te maken, bijvoorbeeld bij het definiëren van de pose van een object. Polylijn-tools creëert een reeks punten die zijn verbonden door lijnen. De tool wordt vaak gebruikt voor het labelen van verkeersborden, rijbaanmarkeringen en wegen.
videoannotatie
Met videoannotatie taggen annotators clips of secties in video’s om objecten binnen een frame te identificeren, detecteren of classificeren.
tekst annotatie
Bij dit type tagging voegt de annotator relevante informatie toe aan de taalgegevens via metadata of tags, zoals een woord of zin die de klas beschrijft.
Bij het afhandelen van een gegevensannotatieproject kunt u ofwel een team van hoogopgeleide taggers hebben en een robuust annotatieplatform gebruiken of het project uitbesteden aan professionele annotators die gespecialiseerd zijn in de service.
Heb je hier enig idee van? Laat het ons hieronder weten in de comments of neem de discussie mee naar onze Twitter of Facebook.
