Kokius skirtingus ženklinimo užduočių tipus palaiko vaizdo, vaizdo ir teksto duomenų ženklinimo paslauga?
„Google Cloud AI“ platforma teikia galingą duomenų ženklinimo paslaugą, kuri palaiko įvairių tipų vaizdų, vaizdo įrašų ir teksto duomenų ženklinimo užduotis. Ši paslauga skirta padėti sukurti aukštos kokybės pažymėtus duomenų rinkinius, kurie yra būtini mokant ir vertinant mašininio mokymosi modelius. Šiame atsakyme išnagrinėsime įvairių tipų ženklinimo užduotis, kurias palaiko Duomenų ženklinimo tarnyba, ir pateiksime pavyzdžius, iliustruojančius jų pritaikymą.
1. Vaizdo klasifikacija:
Vaizdų klasifikavimas apima vaizdų skirstymą į iš anksto nustatytas klases arba etiketes. Pavyzdžiui, atsižvelgiant į gyvūnų vaizdų duomenų rinkinį, užduotis gali būti kiekvieną vaizdą pažymėti kaip „katė“, „šuo“ arba „paukštis“. Šio tipo ženklinimo užduotis dažniausiai naudojama tokioms programoms kaip objektų atpažinimas, turinio filtravimas ir vaizdinė paieška.
2. Objekto aptikimas:
Objektų aptikimas apima kelių objektų identifikavimą ir lokalizavimą vaizde. Tam reikia nubrėžti ribojančius langelius aplink kiekvieną objektą ir kiekvienam langeliui priskirti etiketę. Pavyzdžiui, savarankiškai važiuojančio automobilio scenarijuje užduotis gali būti tam tikrame paveikslėlyje pažymėti pėsčiuosius, transporto priemones, kelio ženklus ir kitus susijusius objektus. Objektų aptikimas yra svarbus tokioms programoms kaip savarankiškas vairavimas, stebėjimas ir vaizdo supratimas.
3. Vaizdo segmentavimas:
Vaizdo segmentavimas apima kiekvieno vaizdo pikselio žymėjimą tam tikra klase ar kategorija. Šiai užduočiai atlikti reikia išsamesnių anotacijų, nes ja siekiama nustatyti objektų ribas vaizde. Pavyzdžiui, atliekant medicininį vaizdą, vaizdo segmentavimas gali būti naudojamas skirtingiems organams ar navikams nustatyti ir segmentuoti. Tai taip pat vertinga tokiose programose kaip vaizdų redagavimas ir papildyta realybė.
4. Vaizdo įrašų klasifikacija:
Vaizdo įrašų klasifikavimas apima etikečių priskyrimą visoms vaizdo įrašų sekoms pagal jų turinį. Šiai užduočiai atlikti reikia suprasti vaizdo duomenų laiko dinamiką. Pavyzdžiui, vaizdo stebėjimo užduotis gali būti priskirti vaizdo įrašus „įprastai veiklai“, „įtartinai elgesiui“ arba „saugumo pažeidimui“. Vaizdo įrašų klasifikavimas yra būtinas tokioms programoms kaip veiksmų atpažinimas, vaizdo įrašų apibendrinimas ir anomalijų aptikimas.
5. Teksto klasifikacija:
Teksto klasifikavimas apima iš anksto nustatytų kategorijų arba etikečių priskyrimą tekstiniams duomenims. Ši užduotis dažniausiai naudojama nuotaikų analizei, šlamšto aptikimui ir temų skirstymui į kategorijas. Pavyzdžiui, atsižvelgiant į klientų atsiliepimų duomenų rinkinį, užduotis gali būti kiekvieną apžvalgą pažymėti kaip „teigiamą“, „neigiamą“ arba „neutralią“.
6. Pavadinto subjekto atpažinimas (NER):
NER apima įvardytų objektų identifikavimą ir klasifikavimą teksto duomenyse. Suteikti subjektai gali apimti žmonių vardus, organizacijas, vietas, datas ir kt. Pavyzdžiui, apdorojant natūralią kalbą, NER gali būti naudojamas informacijai iš naujienų straipsnių ar socialinės žiniasklaidos pranešimų išgauti. Ši informacija yra vertinga tokioms programoms kaip informacijos paieška, atsakymas į klausimus ir teksto apibendrinimas.
7. Sentimento analizė:
Sentimentų analizė apima nuotaikų ar emocijų, išreikštų tekste, nustatymą. Ši užduotis ypač naudinga norint suprasti klientų atsiliepimus, socialinių tinklų nuotaikas ir rinkos tendencijas. Pavyzdžiui, nuotaikų analizė gali būti naudojama klasifikuojant tviterius į „teigiamus“, „neigiamus“ arba „neutralius“, atsižvelgiant į išreikštą nuotaiką.
Tai yra keletas pagrindinių ženklinimo užduočių tipų, kuriuos palaiko „Google Cloud AI Platform“ duomenų, vaizdo, vaizdo ir teksto duomenų ženklinimo paslauga. Naudodami šias ženklinimo užduotis, vartotojai gali generuoti aukštos kokybės pažymėtus duomenų rinkinius, kurie yra būtini mokant ir vertinant mašininio mokymosi modelius įvairiose srityse.
Kiti naujausi klausimai ir atsakymai apie „Cloud AI Data“ ženklinimo paslauga:
- Koks yra rekomenduojamas duomenų ženklinimo darbų spartinimo metodas, siekiant užtikrinti geriausius rezultatus ir efektyvų išteklių naudojimą?
- Kokios saugumo priemonės taikomos siekiant apsaugoti duomenis ženklinimo proceso metu duomenų ženklinimo tarnyboje?
- Kaip duomenų ženklinimo paslauga užtikrina aukštą ženklinimo kokybę, kai dalyvauja keli ženklintojai?
- Kokių trijų pagrindinių išteklių reikia norint sukurti ženklinimo užduotį naudojant duomenų ženklinimo paslaugą?