


Perkhidmatan anotasi data dan kepentingannya: Fahami definisi perkhidmatan anotasi data dan kepentingannya
Syarikat perkhidmatan anotasi data menyediakan perkhidmatan anotasi untuk pembelajaran mesin, menggunakan model dan manusia yang telah dilatih untuk melabelkan imej, teks, video atau audio.
Bidang Aplikasi Pelabelan Data
Tugas pelabelan data dilakukan dengan melabel dan mengelaskan objek secara manual untuk membolehkan pembelajaran mesin. Jenis teg yang paling biasa termasuk video dan imej.
1. Segmen semantik
Segmentasi semantik merujuk kepada proses pelabelan setiap piksel dalam imej sebagai kategori. Ia digunakan secara meluas dalam pemanduan autonomi, penglihatan robot dan aplikasi perubatan.
2. Anotasi Poligon
Anotasi poligon ialah kaedah mengesan objek tidak sekata dengan melukis bentuk dan kontur pada data imej. Anotator boleh menandakan objek yang ingin mereka klasifikasikan dengan melukis garisan dengan meletakkan titik di tepi luar objek. Kaedah ini boleh digunakan untuk mengenal pasti dan menjejak objek pelbagai bentuk dan saiz.
3. Bounding box
Aplikasi utama kaedah ini adalah untuk melukis kotak sempadan dalam imej untuk memudahkan pengecaman objek. Sebagai contoh, dalam kereta pandu sendiri, kotak sempadan boleh digunakan untuk mengenal pasti entiti seperti kenderaan, pejalan kaki dan lampu isyarat, membantu kenderaan membezakan antara mereka. Selain itu, kaedah kotak sempadan juga boleh digunakan untuk pengesanan kerosakan dalam e-dagang, runcit dan syarikat insurans untuk menandakan kawasan yang rosak dalam imej. Ringkasnya, jenis anotasi kotak sempadan mempunyai kawasan aplikasi yang luas untuk mengenal pasti objek secara mendalam dalam data imej.
4. Kuboid 3D
Kuboid serupa dengan kotak pembatas, tetapi ada satu perbezaan. Anotasi menerangkan panjang dan lebar objek, sama seperti dalam kaedah kotak sempadan. Walau bagaimanapun, kaedah Kuboid 3D menambah satu lagi dimensi, iaitu kedalaman objek.
5. Garisan dan Spline
Penjelasan melukis garisan di sepanjang sempadan, seperti pembahagi lorong di jalan. Ia juga digunakan untuk melatih robot gudang untuk menyusun kotak dengan tepat.
6. Anotasi mercu tanda
Anotasi menandakan perkara penting di lokasi yang ditentukan. Ia biasanya digunakan dalam aplikasi pengecaman muka dan aplikasi mengira. Ia membantu untuk memahami trajektori gerakan setiap titik dalam objek sasaran.
Jenis perkhidmatan anotasi data?
Terdapat 4 sumber anotasi data biasa. Perniagaan atau individu boleh bergantung pada penyelesaian anotasi data untuk memenuhi keperluan pelabelan data mereka.
Pekerja sepenuh masa/sambilan, pekerja pengurusan, kontraktor, platform crowdsourcing.
Kepentingan Anotasi Data
Teknologi seperti Internet of Things (IoT), robotik dan analitik ramalan semuanya bergantung pada pembelajaran mesin (ML) dan kecerdasan buatan (AI). Kaedah pembelajaran mesin moden bergantung pada data berlabel, yang dibuat oleh syarikat yang menyediakan anotasi data.
Atas ialah kandungan terperinci Perkhidmatan anotasi data dan kepentingannya: Fahami definisi perkhidmatan anotasi data dan kepentingannya. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Anotasi imej ialah proses mengaitkan label atau maklumat deskriptif dengan imej untuk memberi makna dan penjelasan yang lebih mendalam kepada kandungan imej. Proses ini penting untuk pembelajaran mesin, yang membantu melatih model penglihatan untuk mengenal pasti elemen individu dalam imej dengan lebih tepat. Dengan menambahkan anotasi pada imej, komputer boleh memahami semantik dan konteks di sebalik imej, dengan itu meningkatkan keupayaan untuk memahami dan menganalisis kandungan imej. Anotasi imej mempunyai pelbagai aplikasi, meliputi banyak bidang, seperti penglihatan komputer, pemprosesan bahasa semula jadi dan model penglihatan graf Ia mempunyai pelbagai aplikasi, seperti membantu kenderaan dalam mengenal pasti halangan di jalan raya, dan membantu dalam proses. pengesanan dan diagnosis penyakit melalui pengecaman imej perubatan. Artikel ini terutamanya mengesyorkan beberapa alat anotasi imej sumber terbuka dan percuma yang lebih baik. 1.Makesen

Dalam bidang pembelajaran mesin dan sains data, kebolehtafsiran model sentiasa menjadi tumpuan penyelidik dan pengamal. Dengan aplikasi meluas model yang kompleks seperti kaedah pembelajaran mendalam dan ensemble, memahami proses membuat keputusan model menjadi sangat penting. AI|XAI yang boleh dijelaskan membantu membina kepercayaan dan keyakinan dalam model pembelajaran mesin dengan meningkatkan ketelusan model. Meningkatkan ketelusan model boleh dicapai melalui kaedah seperti penggunaan meluas pelbagai model yang kompleks, serta proses membuat keputusan yang digunakan untuk menerangkan model. Kaedah ini termasuk analisis kepentingan ciri, anggaran selang ramalan model, algoritma kebolehtafsiran tempatan, dsb. Analisis kepentingan ciri boleh menerangkan proses membuat keputusan model dengan menilai tahap pengaruh model ke atas ciri input. Anggaran selang ramalan model

Dalam istilah orang awam, model pembelajaran mesin ialah fungsi matematik yang memetakan data input kepada output yang diramalkan. Secara lebih khusus, model pembelajaran mesin ialah fungsi matematik yang melaraskan parameter model dengan belajar daripada data latihan untuk meminimumkan ralat antara output yang diramalkan dan label sebenar. Terdapat banyak model dalam pembelajaran mesin, seperti model regresi logistik, model pepohon keputusan, model mesin vektor sokongan, dll. Setiap model mempunyai jenis data dan jenis masalah yang berkenaan. Pada masa yang sama, terdapat banyak persamaan antara model yang berbeza, atau terdapat laluan tersembunyi untuk evolusi model. Mengambil perceptron penyambung sebagai contoh, dengan meningkatkan bilangan lapisan tersembunyi perceptron, kita boleh mengubahnya menjadi rangkaian neural yang mendalam. Jika fungsi kernel ditambah pada perceptron, ia boleh ditukar menjadi SVM. yang ini

Artikel ini akan memperkenalkan cara mengenal pasti pemasangan lampau dan kekurangan dalam model pembelajaran mesin secara berkesan melalui keluk pembelajaran. Underfitting dan overfitting 1. Overfitting Jika model terlampau latihan pada data sehingga ia mempelajari bunyi daripadanya, maka model tersebut dikatakan overfitting. Model yang dipasang terlebih dahulu mempelajari setiap contoh dengan sempurna sehingga ia akan salah mengklasifikasikan contoh yang tidak kelihatan/baharu. Untuk model terlampau, kami akan mendapat skor set latihan yang sempurna/hampir sempurna dan set pengesahan/skor ujian yang teruk. Diubah suai sedikit: "Punca overfitting: Gunakan model yang kompleks untuk menyelesaikan masalah mudah dan mengekstrak bunyi daripada data. Kerana set data kecil sebagai set latihan mungkin tidak mewakili perwakilan yang betul bagi semua data. 2. Underfitting Heru

Pada tahun 1950-an, kecerdasan buatan (AI) dilahirkan. Ketika itulah penyelidik mendapati bahawa mesin boleh melakukan tugas seperti manusia, seperti berfikir. Kemudian, pada tahun 1960-an, Jabatan Pertahanan A.S. membiayai kecerdasan buatan dan menubuhkan makmal untuk pembangunan selanjutnya. Penyelidik sedang mencari aplikasi untuk kecerdasan buatan dalam banyak bidang, seperti penerokaan angkasa lepas dan kelangsungan hidup dalam persekitaran yang melampau. Penerokaan angkasa lepas ialah kajian tentang alam semesta, yang meliputi seluruh alam semesta di luar bumi. Angkasa lepas diklasifikasikan sebagai persekitaran yang melampau kerana keadaannya berbeza daripada di Bumi. Untuk terus hidup di angkasa, banyak faktor mesti dipertimbangkan dan langkah berjaga-jaga mesti diambil. Para saintis dan penyelidik percaya bahawa meneroka ruang dan memahami keadaan semasa segala-galanya boleh membantu memahami cara alam semesta berfungsi dan bersedia untuk menghadapi kemungkinan krisis alam sekitar

Cabaran biasa yang dihadapi oleh algoritma pembelajaran mesin dalam C++ termasuk pengurusan memori, multi-threading, pengoptimuman prestasi dan kebolehselenggaraan. Penyelesaian termasuk menggunakan penunjuk pintar, perpustakaan benang moden, arahan SIMD dan perpustakaan pihak ketiga, serta mengikuti garis panduan gaya pengekodan dan menggunakan alat automasi. Kes praktikal menunjukkan cara menggunakan perpustakaan Eigen untuk melaksanakan algoritma regresi linear, mengurus memori dengan berkesan dan menggunakan operasi matriks berprestasi tinggi.

Penterjemah |. Disemak oleh Li Rui |. Chonglou Model kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML) semakin kompleks hari ini, dan output yang dihasilkan oleh model ini adalah kotak hitam – tidak dapat dijelaskan kepada pihak berkepentingan. AI Boleh Dijelaskan (XAI) bertujuan untuk menyelesaikan masalah ini dengan membolehkan pihak berkepentingan memahami cara model ini berfungsi, memastikan mereka memahami cara model ini sebenarnya membuat keputusan, dan memastikan ketelusan dalam sistem AI, Amanah dan akauntabiliti untuk menyelesaikan masalah ini. Artikel ini meneroka pelbagai teknik kecerdasan buatan (XAI) yang boleh dijelaskan untuk menggambarkan prinsip asasnya. Beberapa sebab mengapa AI boleh dijelaskan adalah penting Kepercayaan dan ketelusan: Untuk sistem AI diterima secara meluas dan dipercayai, pengguna perlu memahami cara keputusan dibuat

MetaFAIR bekerjasama dengan Harvard untuk menyediakan rangka kerja penyelidikan baharu untuk mengoptimumkan bias data yang dijana apabila pembelajaran mesin berskala besar dilakukan. Adalah diketahui bahawa latihan model bahasa besar sering mengambil masa berbulan-bulan dan menggunakan ratusan atau bahkan ribuan GPU. Mengambil model LLaMA270B sebagai contoh, latihannya memerlukan sejumlah 1,720,320 jam GPU. Melatih model besar memberikan cabaran sistemik yang unik disebabkan oleh skala dan kerumitan beban kerja ini. Baru-baru ini, banyak institusi telah melaporkan ketidakstabilan dalam proses latihan apabila melatih model AI generatif SOTA Mereka biasanya muncul dalam bentuk lonjakan kerugian Contohnya, model PaLM Google mengalami sehingga 20 lonjakan kerugian semasa proses latihan. Bias berangka adalah punca ketidaktepatan latihan ini,
