Adnotarea datelor

Definiție

Adnotarea datelor este procesul de etichetare a datelor brute cu etichete care le conferă sens pentru modelele de inteligență artificială. Exemplele includ etichetarea imaginilor cu categorii de obiecte sau etichetarea textului cu sentimente.

Scop

Scopul este de a crea seturi de date de antrenament care să permită inteligenței artificiale să învețe tipare în procesul de învățare supravegheată. Fără adnotare, multe sarcini ale inteligenței artificiale nu ar fi posibile.

Importanță

• Oferă „adevărul fundamental” pentru antrenarea modelelor de ML.
• Calitatea adnotărilor afectează acuratețea și corectitudinea modelului.
• Sarcină consumatoare de timp și resurse.
• Adesea necesită expertiză în domeniu (de exemplu, adnotări medicale).

Cum funcționează

1. Definiți categoriile de sarcini și etichete.
2. Colectați și preprocesați datele brute.
3. Folosește instrumente de adnotare pentru etichetare.
4. Validați prin verificări ale calității.
5. Exportați datele etichetate pentru antrenamentul modelului.

Exemple (din lumea reală)

• Amazon Mechanical Turk: platformă de adnotare crowdsourcing.
• Shaip: serviciu de adnotare a datelor pentru seturi de date privind vehiculele autonome.
• Etichetarea imaginilor radiologice: spitalele adnotează scanările pentru diagnosticarea prin IA.

Referințe/Lecturi suplimentare

• Adnotare de date pentru IA — NIST.
• Adnotarea și etichetarea seturilor de date — IEEE Transactions on Data Engineering.
• ISO/IEC 24617: Cadrul de adnotare semantică — ISO.
• Ce este adnotarea datelor – Shaip