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Quel effet la cohérence des annotations du modèle a-t-elle sur la segmentation des images ?
Quel effet la cohérence des annotations du modèle a-t-elle sur la segmentation des images ?
La segmentation d'images est une tâche importante dans le domaine de la vision par ordinateur. Son objectif est de diviser une image en plusieurs régions qui ne se chevauchent pas, et les pixels de chaque région ont des caractéristiques similaires. La segmentation d'images joue un rôle important dans de nombreuses applications telles que l'analyse d'images médicales, la conduite autonome et la surveillance des drones. En segmentant l'image en régions, nous pouvons mieux comprendre et traiter chaque partie de l'image, fournissant ainsi une base plus précise et plus efficace pour l'analyse et le traitement ultérieurs.
Dans la segmentation d'images, l'annotation fait référence à l'étiquetage manuel de chaque pixel selon la catégorie ou la région à laquelle il appartient. Des annotations précises sont cruciales pour la formation des modèles d’apprentissage automatique, car elles constituent la base sur laquelle le modèle apprend les caractéristiques de l’image. La cohérence des annotations fait référence à la cohérence des résultats obtenus lorsque plusieurs annotateurs annotent la même image. Pour garantir l'exactitude et la cohérence de l'annotation, plusieurs annotateurs sont généralement nécessaires pour annoter la même image dans des applications pratiques. Cette méthode d'annotation multi-personnes peut fournir une base de données plus fiable pour la formation de modèles.
L'impact de la cohérence des annotations sur le modèle peut être discuté sous les aspects suivants :
La qualité des données est un facteur clé, et la cohérence des annotations affecte directement la qualité des données. S'il existe de grandes différences entre les différents annotateurs, la qualité des données étiquetées sera réduite, ce qui affecte à son tour la capacité du modèle à en tirer des caractéristiques précises. Par conséquent, il doit y avoir autant de cohérence que possible entre les annotateurs pour améliorer la qualité des données.
La cohérence des annotations a un impact important sur l'efficacité des modèles de formation. Une faible cohérence peut conduire à un surajustement ou un sous-ajustement. Pour améliorer la généralisation, les annotateurs doivent être cohérents.
3. Performances du modèle : La cohérence des annotations affectera également directement les performances du modèle. Si l’accord entre annotateurs est plus élevé, les performances du modèle entraîné seront meilleures. En revanche, si l’accord entre annotateurs est faible, les performances du modèle diminueront d’autant.
4. Volume de données : La cohérence des annotations affecte également la quantité de données requises. Si l’accord entre les annotateurs est élevé, moins de données peuvent être utilisées pour entraîner le modèle. Au contraire, si l'accord entre les annotateurs est faible, alors davantage de données doivent être utilisées pour entraîner le modèle afin d'améliorer les performances du modèle.
Pour améliorer la cohérence de l'annotation, plusieurs approches peuvent être adoptées :
1. Former les annotateurs : Les annotateurs doivent être spécialement formés pour savoir comment annoter correctement les images. La formation peut inclure des connaissances théoriques et des opérations pratiques.
2. Définir des normes précises : les annotateurs doivent suivre des normes d'annotation précises, et ces normes doivent être claires et sans ambiguïté. Par exemple, des caractéristiques telles que la couleur ou la texture des pixels que représente chaque catégorie doivent être définies.
3. Utilisez plusieurs annotateurs : utilisez plusieurs annotateurs pour annoter la même image, puis utilisez certaines méthodes statistiques pour fusionner ces résultats d'annotation. Cela peut réduire les différences entre les annotateurs et améliorer la cohérence des annotations.
4. Annotation automatisée : utilisez des méthodes automatisées pour annoter des images, telles que la segmentation à l'aide de modèles d'apprentissage profond. Bien que les méthodes automatisées comportent également des erreurs, la précision et la cohérence des annotations peuvent être améliorées grâce à une vérification manuelle ultérieure.
Vous pouvez également obtenir des ensembles de données d'images annotées via le service de données de crowdsourcing NetEase.
En bref, la cohérence des annotations a un impact important sur les performances des modèles de segmentation d'images. Plus l’accord entre les annotateurs est élevé, meilleures sont la capacité de généralisation et les performances du modèle. Afin d'améliorer la cohérence des annotations, des méthodes telles que la formation des annotateurs, la définition de normes précises, l'utilisation de plusieurs annotateurs et l'automatisation de l'annotation peuvent être adoptées. Ces méthodes peuvent contribuer à améliorer la qualité des données, l’efficacité de la formation, les performances du modèle et à réduire la quantité de données requises.
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Cet article vous amènera à comprendre SHAP : explication du modèle pour l'apprentissage automatique
Jun 01, 2024 am 10:58 AM
Dans les domaines de l’apprentissage automatique et de la science des données, l’interprétabilité des modèles a toujours été au centre des préoccupations des chercheurs et des praticiens. Avec l'application généralisée de modèles complexes tels que l'apprentissage profond et les méthodes d'ensemble, la compréhension du processus décisionnel du modèle est devenue particulièrement importante. Explainable AI|XAI contribue à renforcer la confiance dans les modèles d'apprentissage automatique en augmentant la transparence du modèle. L'amélioration de la transparence des modèles peut être obtenue grâce à des méthodes telles que l'utilisation généralisée de plusieurs modèles complexes, ainsi que les processus décisionnels utilisés pour expliquer les modèles. Ces méthodes incluent l'analyse de l'importance des caractéristiques, l'estimation de l'intervalle de prédiction du modèle, les algorithmes d'interprétabilité locale, etc. L'analyse de l'importance des fonctionnalités peut expliquer le processus de prise de décision du modèle en évaluant le degré d'influence du modèle sur les fonctionnalités d'entrée. Estimation de l’intervalle de prédiction du modèle
Transparent! Une analyse approfondie des principes des principaux modèles de machine learning !
Apr 12, 2024 pm 05:55 PM
En termes simples, un modèle d’apprentissage automatique est une fonction mathématique qui mappe les données d’entrée à une sortie prédite. Plus précisément, un modèle d'apprentissage automatique est une fonction mathématique qui ajuste les paramètres du modèle en apprenant à partir des données d'entraînement afin de minimiser l'erreur entre la sortie prédite et la véritable étiquette. Il existe de nombreux modèles dans l'apprentissage automatique, tels que les modèles de régression logistique, les modèles d'arbre de décision, les modèles de machines à vecteurs de support, etc. Chaque modèle a ses types de données et ses types de problèmes applicables. Dans le même temps, il existe de nombreux points communs entre les différents modèles, ou il existe une voie cachée pour l’évolution du modèle. En prenant comme exemple le perceptron connexionniste, en augmentant le nombre de couches cachées du perceptron, nous pouvons le transformer en un réseau neuronal profond. Si une fonction noyau est ajoutée au perceptron, elle peut être convertie en SVM. celui-ci
Identifier le surapprentissage et le sous-apprentissage grâce à des courbes d'apprentissage
Apr 29, 2024 pm 06:50 PM
Cet article présentera comment identifier efficacement le surajustement et le sous-apprentissage dans les modèles d'apprentissage automatique grâce à des courbes d'apprentissage. Sous-ajustement et surajustement 1. Surajustement Si un modèle est surentraîné sur les données de sorte qu'il en tire du bruit, alors on dit que le modèle est en surajustement. Un modèle surajusté apprend chaque exemple si parfaitement qu'il classera mal un exemple inédit/inédit. Pour un modèle surajusté, nous obtiendrons un score d'ensemble d'entraînement parfait/presque parfait et un score d'ensemble/test de validation épouvantable. Légèrement modifié : "Cause du surajustement : utilisez un modèle complexe pour résoudre un problème simple et extraire le bruit des données. Parce qu'un petit ensemble de données en tant qu'ensemble d'entraînement peut ne pas représenter la représentation correcte de toutes les données."
L'évolution de l'intelligence artificielle dans l'exploration spatiale et l'ingénierie des établissements humains
Apr 29, 2024 pm 03:25 PM
Dans les années 1950, l’intelligence artificielle (IA) est née. C’est à ce moment-là que les chercheurs ont découvert que les machines pouvaient effectuer des tâches similaires à celles des humains, comme penser. Plus tard, dans les années 1960, le Département américain de la Défense a financé l’intelligence artificielle et créé des laboratoires pour poursuivre son développement. Les chercheurs trouvent des applications à l’intelligence artificielle dans de nombreux domaines, comme l’exploration spatiale et la survie dans des environnements extrêmes. L'exploration spatiale est l'étude de l'univers, qui couvre l'ensemble de l'univers au-delà de la terre. L’espace est classé comme environnement extrême car ses conditions sont différentes de celles de la Terre. Pour survivre dans l’espace, de nombreux facteurs doivent être pris en compte et des précautions doivent être prises. Les scientifiques et les chercheurs pensent qu'explorer l'espace et comprendre l'état actuel de tout peut aider à comprendre le fonctionnement de l'univers et à se préparer à d'éventuelles crises environnementales.
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Les défis courants rencontrés par les algorithmes d'apprentissage automatique en C++ incluent la gestion de la mémoire, le multithread, l'optimisation des performances et la maintenabilité. Les solutions incluent l'utilisation de pointeurs intelligents, de bibliothèques de threads modernes, d'instructions SIMD et de bibliothèques tierces, ainsi que le respect des directives de style de codage et l'utilisation d'outils d'automatisation. Des cas pratiques montrent comment utiliser la bibliothèque Eigen pour implémenter des algorithmes de régression linéaire, gérer efficacement la mémoire et utiliser des opérations matricielles hautes performances.
IA explicable : Expliquer les modèles IA/ML complexes
Jun 03, 2024 pm 10:08 PM
Traducteur | Revu par Li Rui | Chonglou Les modèles d'intelligence artificielle (IA) et d'apprentissage automatique (ML) deviennent aujourd'hui de plus en plus complexes, et le résultat produit par ces modèles est une boîte noire – impossible à expliquer aux parties prenantes. L'IA explicable (XAI) vise à résoudre ce problème en permettant aux parties prenantes de comprendre comment fonctionnent ces modèles, en s'assurant qu'elles comprennent comment ces modèles prennent réellement des décisions et en garantissant la transparence des systèmes d'IA, la confiance et la responsabilité pour résoudre ce problème. Cet article explore diverses techniques d'intelligence artificielle explicable (XAI) pour illustrer leurs principes sous-jacents. Plusieurs raisons pour lesquelles l’IA explicable est cruciale Confiance et transparence : pour que les systèmes d’IA soient largement acceptés et fiables, les utilisateurs doivent comprendre comment les décisions sont prises
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.
Flash Attention est-il stable ? Meta et Harvard ont constaté que les écarts de poids de leur modèle fluctuaient de plusieurs ordres de grandeur.
May 30, 2024 pm 01:24 PM
MetaFAIR s'est associé à Harvard pour fournir un nouveau cadre de recherche permettant d'optimiser le biais de données généré lors de l'apprentissage automatique à grande échelle. On sait que la formation de grands modèles de langage prend souvent des mois et utilise des centaines, voire des milliers de GPU. En prenant comme exemple le modèle LLaMA270B, sa formation nécessite un total de 1 720 320 heures GPU. La formation de grands modèles présente des défis systémiques uniques en raison de l’ampleur et de la complexité de ces charges de travail. Récemment, de nombreuses institutions ont signalé une instabilité dans le processus de formation lors de la formation des modèles d'IA générative SOTA. Elles apparaissent généralement sous la forme de pics de pertes. Par exemple, le modèle PaLM de Google a connu jusqu'à 20 pics de pertes au cours du processus de formation. Le biais numérique est à l'origine de cette imprécision de la formation,
