Tendencias recientes en la anotación de datos en el aprendizaje automático

Tendencias recientes en la anotación de datos en el aprendizaje automático

  • Big Data
  • junio 20, 2022
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La anotación de datos en el aprendizaje automático es un término que se utiliza para describir el proceso de etiquetado de datos para que las máquinas puedan entenderlos, ya sea a través de la visión artificial o del procesamiento del lenguaje natural (PNL). De otra manera, el etiquetado de datos permite que el modelo de aprendizaje automático perciba su entorno, emita juicios y actúe.

Al desarrollar un modelo de ML, los científicos de datos usan muchos conjuntos de datos y los adaptan cuidadosamente a las necesidades de capacitación del modelo. Como resultado, robot puede reconocer material que ha sido etiquetado en una variedad de formatos comprensibles como imágenes, texto y video.

Es por eso que las empresas de inteligencia artificial y aprendizaje automático buscan datos anotados y servicios de anotación para incorporarlos en sus algoritmos, capacitarlos para aprender y reconocer patrones recurrentes y luego usar la información para crear estimaciones y pronósticos precisos.

¿Por qué es importante la anotación de datos en el aprendizaje automático?

Estas cosas son posibles gracias a Aprendizaje automático de anotación de datossi los motores de búsqueda pueden aumentar la calidad de sus resultados, mejorar el software de reconocimiento facial o construir autos sin conductor. la capacidad de Google para proporcionar resultados basados ​​en la región geográfica o el género de un usuario, Samsung y manzanas Mediante el uso de software de desbloqueo facial para aumentar la seguridad de sus dispositivos, la introducción de Tesla de dispositivos semiautónomos vehículos autónomosy así sucesivamente son todos ejemplos vivos.

datos anotados y servicio de anotaciones es útil en el aprendizaje automático para hacer predicciones y estimaciones precisas en nuestra vida diaria. Las máquinas pueden notar patrones recurrentes, tomar decisiones y actuar como resultado, como se mencionó anteriormente.

En otras palabras, robot se presentan de manera comprensible y se les indica qué buscar, ya sea en forma de imagen, video, texto o audio. No hay límite para la cantidad de patrones comparables que un algoritmo de aprendizaje automático entrenado puede identificar en nuevos conjuntos de datos.

Últimas tendencias

Las herramientas que pueden reconocer y nombrar cosas automáticamente en función de anotaciones manuales comparables se denominan herramientas de anotación predictiva. Estas tecnologías pueden anotar fotogramas consecutivos después de marcar manualmente los primeros fotogramas en los procesos de visión artificial. Al elegir fechas empresa de anotacionesla nueva diferenciación significativa es la creatividad humana que sigue siendo necesaria para el control de calidad y los casos extremos.

Informes a tu medida. Gracias a la colaboración con grandes equipos de expertos para anotar datos, el informe del progreso del proyecto a nivel individual se vuelve más detallado y dinámico. API y tecnologías de código abierto. A lo largo de la vida del proyecto, esto permitirá una toma de decisiones informada.

Centrarse en el aseguramiento de la calidad. Cuando se trata de cantidades masivas de datos, se forman equipos que solo se enfocan en eso casos extremos y control de calidad y consisten en especialistas que están muy familiarizados con los datos y su tema. Podrá trabajar sin instrucciones precisas y un enfoque láser para detectar y corregir errores en grandes conjuntos de datos.

Las pequeñas y medianas empresas (PYMES) tienen trabajadores. Porque más sectores utilizan AIla demanda de equipos de anotación de datos específicos de temas en salud, finanzas y gobierno. Desde la confirmación de la política hasta el punto de entrega de los datos, el enfoque centrado pero minucioso del etiquetador de datos experimentado agrega valor al proceso de anotación.

Conclusión

La anotación de datos es esencial para el aprendizaje automático y ha contribuido a algunas de las tecnologías de vanguardia que tenemos hoy. Los anotadores de datos y las empresas de anotación o los trabajadores invisibles en la industria del aprendizaje automático se necesitan ahora más que nunca. Que AI El éxito general de la industria de ML depende de la generación continua de los conjuntos de datos matizados necesarios para resolver algunos de los problemas más difíciles de ML.

Los datos anotados en fotos, videos o texto son el mejor «combustible» para entrenar algoritmos de ML, y así es como llegamos a algunos de los modelos de ML más autónomos que podemos tener y de los que podemos estar orgullosos.

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