L’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle sont des applied sciences en croissance rapide qui donnent naissance à des innovations incroyables offrant des avantages dans plusieurs domaines à l’échelle mondiale. Et pour développer de telles machines ou purposes automatisées, une énorme quantité d’ensembles de données de formation est nécessaire.
C’est là que l’annotation des données entre en jeu. L’annotation des données aide à donner un sens aux données et est largement utilisée par les entreprises pour de multiples cas d’utilisation.
Voyons remark cela fonctionne et remark vous pouvez l’automatiser.
Qu’est-ce que l’annotation de données ?
L’annotation des données est le processus d’ étiquetage des informations dans des vidéos, des photographs ou du texte. Cet étiquetage facilite la compréhension du modèle d’une supply de données, permettant la reconnaissance de codecs, d’objets, d’informations ou de modèles spécifiques dans les analyses ultérieures.
Et pour doter la imaginative and prescient par ordinateur d’un modèle d’apprentissage automatique établi, elle doit être annotée avec précision à l’aide d’outils et de méthodes adéquats. Et de nombreux sorts de méthodes d’annotation de données sont utilisés pour développer de tels ensembles de données répondant à de telles nécessités.
Quels sont les sorts d’annotations de données ?
Les données peuvent être de plusieurs sorts : audio, texte, picture et vidéo. Pour chaque sort de données, nous devons effectuer une annotation de données. Voyons donc différents sorts d’annotations de données.
Annotation de texte
70% des entreprises dépendent du texte.
Il s’agit de la catégorie de données la plus généralement utilisée, et si vous avez besoin d’utiliser du texte efficacement, vos modèles d’IA doivent comprendre quel texte est écrit. C’est là que l’annotation de texte entre en jeu.
Étiquettes d’annotation de texte et fournit des métadonnées pour vos données textuelles. Cela signifie que vous étiqueterez le texte et indiquerez à l’IA ce que dit le texte. Il peut ajouter des informations sur la signification, la construction ou le sentiment du texte, entre autres.
Nous aborderons les sorts d’annotations de texte suivants :
- Annotation des sentiments,
- Annotation d’intention,
- Annotation sémantique,
- Annotation d’entité nommée,
- Annotation des relations
Annotation des sentiments
L’annotation des sentiments aide à identifier et à catégoriser les émotions, attitudes et opinions humaines exprimées dans tout sort de texte. Les annotateurs humains sont souvent utilisés pour évaluer les sentiments et le contenu approprié sur diverses plateformes Net, notamment les réseaux sociaux et les websites de commerce électronique. L’annotation de sentiment identifie et signale le contenu et les mots sensibles ou offensants.
Par exemple, si vous deviez annoter la phrase « J’ai apprécié le dîner d’anniversaire », vous classeriez « apprécié » avec un sentiment positif.
Annotation d’intention
L’annotation d’intention est nécessaire pour les interactions homme-machine. Il aide les appareils à comprendre l’intention de l’utilisateur et le langage naturel.
La catégorisation et la collecte de données multi-intentions peuvent distinguer les intentions en classifications clés telles que les commandes, les demandes, les réservations, les confirmations et les recommandations. Il est principalement utilisé dans les purposes destinées aux humains, comme l’help par chat, pour identifier ce que la personne souhaite réaliser.
Annotation sémantique
L’annotation sémantique fournit une corrélation entre des éléments similaires. Par exemple, lorsque vous recherchez des produits sur Amazon, vous verrez la part « Les shoppers ont également aimé ». Cette part est créée par annotation sémantique.
L’annotateur relie les produits de nature similaire et les rassemble pour que les shoppers puissent les consulter. En indexant les différents éléments dans les requêtes et les titres de recherche de produits, les providers d’annotation sémantique aident les algorithmes à comprendre ces éléments et à améliorer les résultats de recherche globaux.
Annotation d’entité nommée
L’annotation d’entité nommée est un processus utilisé pour identifier et classer des entités telles que des personnes, des lieux et des organisations dans un texte. Les systèmes NER (Named Entity Recognition) nécessitent une grande quantité de données de formation annotées manuellement.
Cela implique d’identifier et d’étiqueter des entités telles que des personnes, des organisations et des lieux dans le texte.
Annotation des relations
L’annotation des relations implique d’identifier et d’étiqueter les relations entre les entités dans le texte. Par exemple, si vous avez un texte tel que « Barack Obama est le père de Sasha Obama », vous pouvez qualifier la relation entre « Barack Obama » et « Sasha Obama » de « père ».
Annotations audio
L’annotation audio est le processus de transcription et d’horodatage des données vocales. L’annotation audio comprend la transcription de la parole, la prononciation et l’identification du dialecte, de la langue et des données démographiques du locuteur.
Par exemple, il s’agit d’une excellente software de sécurité. Si les devices de sécurité peuvent identifier le bruit d’un bris de verre, ils peuvent en informer les autorités.
Annotation d’photographs
L’annotation d’photographs facilite la compréhension des informations visuelles transmises à la robotique. L’annotation d’photographs est essentielle pour améliorer la imaginative and prescient robotique, la imaginative and prescient par ordinateur, la reconnaissance faciale et les options de sécurité.
L’annotation d’picture inclut la fourniture d’étiquettes aux éléments à l’intérieur de l’picture. Il peut s’agir de légendes, d’identifiants, de balises ou de mots-clés.
Annotations vidéo
L’utilisation de la vidéo fait boule de neige et, pour la rendre plus sûre, des purposes de surveillance vidéo sont utilisées pour empêcher toute utilisation abusive de la vidéo. L’annotation vidéo contribue à améliorer les purposes de surveillance vidéo et de sécurité.
L’annotation vidéo est le processus d’étiquetage des éléments de la vidéo avec des balises pertinentes afin que l’IA puisse comprendre le contenu de la vidéo.
Un exemple d’annotation vidéo dans la vie réelle concerne les voitures autonomes. Pour entraîner une voiture autonome à naviguer sur les routes et à éviter les obstacles, de grandes quantités de données vidéo doivent être collectées et annotées avec des informations telles que l’emplacement des feux de circulation, des panneaux d’arrêt et d’autres véhicules. Les algorithmes d’apprentissage automatique de la voiture peuvent ensuite utiliser ces données annotées pour apprendre à reconnaître et à réagir à ces objets et conditions en temps réel.
Annotation de données manuelle ou automatisée
Eh bien, comparons côte à côte les annotations de données manuelles et automatisées.
Pour lequel devriez-vous opter ?
Cela dépend en grande partie du sort de données avec lequel vous travaillez. Si vous travaillez avec des données sensibles, il est préférable de travailler avec des annotateurs de données humains pour vous assurer qu’il n’y a pas d’erreurs dans l’identification des détails importants.
L’annotation automatisée des données est la meilleure resolution lorsque les enjeux ne sont pas élevés et que les erreurs ne conduisent pas à des événements catastrophiques, comme relier des produits similaires entre eux, identifier des sorts de voitures, and so forth.
Maintenant que nous avons vu les bases de l’annotation de données, apprenons remark procéder. Les étapes impliquées dans l’annotation des données dépendent du sort de données, de la portée du projet et des exigences spécifiques du projet. Dans cette part, nous verrons un aperçu général des étapes impliquées dans l’annotation des données.
Étape 1 : Collecte des données
Avant d’annoter des données, vous devez les collecter. Vous devez collecter toutes les données, y compris les photographs, les vidéos, les enregistrements audio ou les données textuelles, en un seul endroit.
Une plate-forme comme Nanonets peut automatiser la collecte de données grâce à des choices d’importation de données.
Étape 2 : Prétraitement des données
Vous devez prétraiter les données pour les standardiser. Cette étape comprend le redressement des photographs, l’amélioration des données, le formatage du texte ou la transcription de la vidéo.
Les nanonets peuvent automatiser le prétraitement des données avec des flux de travail sans code . Vous pouvez choisir parmi une variété d’choices telles que le formatage de la date, la correspondance des données , la vérification des données, and so forth.
Étape 3 : Sélectionnez l’outil d’annotation de données
Ensuite, vous devez sélectionner un outil pour étiqueter et baliser les données. En fonction de vos besoins, vous pouvez choisir l’outil approprié. En voici quelques-uns que vous pouvez consulter :
- Annotation de données – Nanonets
- Annotation d’photographs – V7
- Annotation vidéo – Appen
- Annotation de paperwork – Nanonets
Étape 4 : Directives d’annotation
Vous devez établir des lignes directrices pour les annotateurs ou les outils d’annotation. Dans ce cas, vous pouvez vous assurer qu’aucune étape n’est manquée.
Étape 5 : Annotations
Une fois les lignes directrices établies, les données peuvent être étiquetées et marquées par des annotateurs humains ou à l’aide d’un logiciel d’annotation de données.
Étape 6 : Contrôle qualité
Une fois les données annotées, elles doivent être examinées. Vous pouvez effectuer plusieurs annotations aveugles pour garantir l’exactitude des résultats.
Étape 7 : Exportation des données
Une fois l’annotation des données terminée, il est temps de les exporter au format requis. Vous pouvez utiliser des plates-formes telles que Nanonets pour exporter de manière transparente des données dans le format de votre choix vers plus de 5 000 logiciels d’entreprise.
L’ensemble du processus d’annotation des données peut prendre de quelques jours à plusieurs semaines, en fonction de la taille et de la complexité des données et des ressources disponibles.
L’avenir de l’annotation des données
La quantité de données générées chaque jour augmente de façon exponentielle. On estime que plus de 2,5 quintillions d’octets de données sont produits chaque jour, ce qui est énorme !
L’annotation des données aidera les entreprises à donner un sens aux données et à les utiliser plus efficacement. À l’heure actuelle, la plupart des outils d’annotation de données nécessitent une intervention humaine à un second ou à un autre. À mesure que la technologie progresse, nous pourrons peut-être automatiser complètement l’ensemble de ce processus.
Des logiciels tels que Nanonets peuvent simplifier l’annotation des données pour les entreprises en déplacement. Si vous avez des besoins en matière d’annotation de données de paperwork, n’hésitez pas à nous contacter. Les nanonets peuvent automatiser l’extraction de données à partir de paperwork et annoter facilement des paperwork pour automatiser toutes les tâches documentaires.
FAQ
Quels sont les différents cas d’utilisation de l’annotation de données ?
L’annotation des données est bénéfique dans :Améliorer la qualité des résultats des moteurs de recherche pour plusieurs utilisateursLes moteurs de recherche exigent que les utilisateurs fournissent des informations détaillées. Leurs algorithmes doivent filtrer de grandes quantités d’ensembles de données étiquetés pour donner une réponse adéquate à cette tâche. Par exemple, Bing de Microsoft. Again, il s’adresse à de nombreux marchés ; le fournisseur doit s’assurer que les résultats que le moteur de recherche fournirait correspondraient au secteur d’activité, à la tradition, and so forth. de l’utilisateur.Améliorer l’évaluation de la recherche localeAlors que les moteurs de recherche recherchent une viewers mondiale, les concessionnaires doivent également veiller à fournir aux utilisateurs des résultats localisés. Les annotateurs de données peuvent permettre cela en étiquetant les photographs, les informations et d’autres sujets en fonction de la géolocalisation.Améliorer la pertinence du contenu des médias sociauxTout comme les moteurs de recherche, les réseaux sociaux doivent également proposer des solutions de contenu personnalisées aux utilisateurs. L’annotation des données peut permettre aux développeurs de catégoriser et de classer le contenu en fonction de sa pertinence. Un exemple serait de classer le contenu qu’un utilisateur est enclin à consommer ou à comprendre en fonction de ses habitudes de visionnage et celui qu’il trouverait pertinent en fonction de l’endroit où il réside ou travaille.L’annotation des données est fastidieuse et prend du temps. Heureusement, les systèmes d’IA (intelligence artificielle) sont désormais accessibles pour automatiser la procédure.
Qu’est-ce qu’un outil d’annotation de données ?
En termes simples, il s’agit d’un level de vente ou d’un portail qui permet aux consultants et aux spécialistes d’annoter des ensembles de données d’étiquettes ou de balises de toutes les catégories. Il s’agit d’un assist ou d’un pont entre les données brutes et les résultats que vos modules d’apprentissage automatique finiraient par produire.L’équipement d’étiquetage des données est une resolution basée sur le cloud ou sur web site qui annote des données de formation d’excellente qualité pour l’apprentissage automatique. Alors que de nombreuses entreprises s’appuient sur un fournisseur externe pour réaliser des annotations complexes, certaines establishments disposent toujours de leur propre équipement, construit sur mesure ou installé sur des logiciels gratuits ou des appareils open supply accessibles sur le marché. De tels appareils sont généralement construits pour gérer des sorts de données particuliers, c’est-à-dire vidéo, picture, texte, audio, and so forth. Les appareils offrent des choices ou des fonctionnalités telles que des polygones de délimitation ou des boîtes permettant aux annotateurs de données d’étiqueter les photographs. Ils peuvent simplement choisir l’choice et exécuter leurs tâches particulières.
Quels sont les avantages de l’annotation des données ?
L’annotation des données aide immédiatement l’algorithme d’apprentissage automatique à s’équiper de procédures d’apprentissage supervisé pour une prédiction précise. Néanmoins, vous devez comprendre quelques avantages pour que nous puissions comprendre son significance dans le monde de l’IA.Améliore la précision de la sortieDans la mesure où les données annotées par des photographs sont utilisées pour entraîner l’apprentissage automatique, la précision sera plus élevée. La diversité des ensembles de données utilisés pour équiper l’algorithme d’apprentissage automatique aidera à comprendre différentes caractéristiques qui aideront le modèle à exploiter sa base de données et à donner des résultats adéquats dans de nombreux scénarios.Des connaissances améliorées pour les utilisateurs finauxDes modèles d’IA équipés d’apprentissage automatique pour fournir des connaissances totalement différentes et transparentes aux utilisateurs finaux. Les équipements d’assistant virtuel ou chatbots aident les utilisateurs instantanément selon leurs besoins à résoudre leurs questions.En outre, dans les moteurs de recherche Net tels que Google, la technologie d’apprentissage automatique fournit les résultats les plus pertinents en utilisant la technologie de pertinence des examens pour améliorer la qualité des résultats conformément aux méthodes de recherche passées des utilisateurs finaux.De même, dans la technologie de reconnaissance vocale, l’help virtuelle est utilisée avec l’avantage des processus de langage naturel pour comprendre la terminologie humaine et la communication.L’annotation de texte et l’annotation PNL font partie de l’annotation de données, développant les ensembles de données de formation pour formuler de tels modèles offrant une compréhension plus améliorée et plus conviviale à diverses personnes dans le monde through de nombreux appareils.Analytics fournit une help complète à l’annotation de données pour l’IA et l’apprentissage automatique. Il est impliqué dans l’annotation de vidéos, de textes et d’photographs en utilisant toutes les catégories de methods selon les inclinations des consommateurs. Travailler avec des annotateurs compétents pour fournir une qualité raisonnable d’ensembles de données de formation au moindre coût aux shoppers IA.
Pourquoi l’annotation des données est-elle requise ?
Nous comprenons pertinemment que les ordinateurs sont capables de fournir des résultats ultimes qui ne sont pas seulement exacts, mais également liés et opportuns. Néanmoins, remark un appareil apprend-il à offrir une telle efficacité ?Tout cela grâce à l’annotation des données. Lorsque l’apprentissage automatique est néanmoins en cours d’amélioration, ils reçoivent quantity après quantity de données d’entraînement à l’intelligence artificielle pour mieux les préparer à porter des jugements et à identifier des éléments ou des objets.Ce n’est que grâce à l’annotation des données que les modules pourraient distinguer un chien d’un chat, un adjectif d’un nom, ou un trottoir d’une route. Sans annotation des données, chaque impression serait exactement la même pour les machines automotive elles n’ont aucune data enracinée ni aucune compréhension de quoi que ce soit sur la planète.L’annotation des données devrait permettre aux réseaux de fournir des résultats détaillés ; les modules d’aide spécifient les éléments pour équiper la parole et la imaginative and prescient par ordinateur et reconnaissent les modèles. Pour tout système ou modèle, l’annotation des données devrait garantir que les décisions sont pertinentes et précises.
Quels sont les défis fondamentaux de l’annotation de données ?
Le coût de l’annotation des données : L’annotation des données peut être effectuée automatiquement ou manuellement. Néanmoins, l’annotation manuelle des données demande beaucoup d’efforts et vous devez également maintenir l’intégrité des données.Précision des annotations : les omissions humaines peuvent entraîner une mauvaise qualité des données et avoir un impression immédiat sur la projection des modèles IA/ML. Les recherches de Gartner soulignent que la mauvaise qualité des données coûte aux entreprises quinze pour cent de leurs revenus.