L’annotation des données est l’étiquetage et la catégorisation des données pour les applications d’intelligence artificielle. Avec la croissance de la technologie, de nombreux développeurs se concentrent sur la création de modèles d’IA et de ML aussi humains que possible.
Pour ce faire, des données de formation sont nécessaires pour permettre à ces modèles de traiter et de comprendre des informations spécifiques. Les données de formation doivent être spécifiquement notées et correctement étiquetées pour une utilisation spécifique. Les services d’annotation de données aident les entreprises informatiques à développer et à améliorer l’IA.
Pourquoi l’annotation est-elle importante ?
- Améliorez l’expérience utilisateur globale.
- Rend les données collectées utilisables.
- Il est utilisé pour développer et améliorer l’IA.
Catégories d’annotations de données
Les données sont classées en plusieurs groupes. Ce sont la vidéo, le texte, l’audio et les images.
Annotation des images
L’annotation d’image est essentielle pour les machines qui l’utilisent pour reconnaître une zone annotée comme un objet distinct. Il fonctionne avec la segmentation sémantique et les boîtes englobantes. La segmentation sémantique est l’attribution d’un sens à chaque pixel.
L’annotation d’image est utilisée pour augmenter la précision et est utilisée par une gamme d’applications telles que :
- Vision robotique
- La reconnaissance faciale
- Vision informatisée
- Véhicules autonomes
- Machines qui sélectionnent et trient les produits
Annotation vidéo
L’annotation vidéo utilise des techniques telles que les cadres de délimitation image par image pour reconnaître le mouvement. Les outils d’annotation vidéo peuvent également être utilisés dans le même but. La délimitation des cases cadre par cadre permet de les rendre reconnaissables par les machines.
L’annotation vidéo fournit une perception visuelle approfondie qui est utilisée par les véhicules autonomes pour reconnaître divers types d’objets sur la route.
Ce sont des objets tels que des réverbères, d’autres voitures, des piétons, des panneaux, des voies, des signaux et des cyclistes se déplaçant sur la route. L’annotation vidéo enseigne essentiellement aux voitures autonomes comment fonctionner sur la route.
Les données obtenues à partir de l’annotation vidéo sont importantes car elles aident au suivi des objets. Les données sont également essentielles pour les modèles de vision industrielle qui pilotent la localisation.
Un exemple d’outil d’annotation vidéo est la Learning Spiral Suite, qui possède une variété de fonctionnalités pour répondre à tous vos besoins d’annotation.
Annotation audio
L’annotation audio est l’horodatage et la transcription des données vocales. Cela comprend l’identification du dialecte et de la langue, la démographie du locuteur, l’intonation et la prononciation. Des modèles de sons spécifiques peuvent être utilisés pour améliorer la sécurité et dans les applications de hotline.
Les sons notés comprennent les cris, les cris, les bris de verre, les tonalités agressives et les alarmes.
L’apprentissage automatique rend toute voix ou audio enregistré reconnaissable par les machines. Ceci est important lors du développement d’applications telles que des boîtes de discussion et des assistants virtuels.
Des entreprises comme Dialpad utilisent des annotations audio pour améliorer en collectant l’audio, en transcrivant le dialogue et en utilisant des algorithmes de traitement du langage naturel pour comprendre chaque conversation. Les données d’annotation audio ont fourni les données d’entraînement nécessaires au bon fonctionnement de l’application.
Annotation de texte
L’annotation textuelle est le jeu de données le plus utilisé. Il comprend une variété d’annotations telles que des requêtes, des sentiments et des intentions. C’est une activité qui interagit avec différents textes pour améliorer la réaction du lecteur et sa compréhension du texte. Cela rend les phrases plus significatives.
Les annotations de texte sont importantes car elles aident les machines à reconnaître les mots cruciaux dans les phrases et à les rendre plus significatifs. La PNL permet aux machines de traiter et de comprendre des textes.
Cela aide également à rendre les textes significatifs pour les machines contrôlées par l’IA.
Registre d’intention
Avec le nombre croissant d’interfaces homme-machine, les machines doivent être capables de comprendre le langage naturel et les intentions des utilisateurs. Cela permet de distinguer les demandes, les commandes, les réservations, les recommandations et les confirmations.
Annotation sémantique
L’annotation sémantique aide à la liste des produits et aide les clients à trouver les produits qu’ils recherchent. Il est important dans la formation des modèles d’IA de maintenir et d’afficher des recherches pertinentes.
Clé à emporter
L’annotation est un domaine en évolution qui continue de croître de jour en jour. Heureusement, cela continue d’aider à rendre les données et les modèles d’IA plus précis.