Perbedaan antara anotasi data dan pelabelan

Selama bertahun -tahun, perusahaan telah banyak berinvestasi dalam pembelajaran mesin. Faktanya, pembelajaran mesin adalah salah satu bidang penelitian paling aktif dalam bidang kecerdasan buatan (AI). Tujuan utama penelitian di bidang pembelajaran mesin adalah untuk menciptakan mesin atau komputer yang cerdas dan sadar diri yang mampu mereplikasi keterampilan kognitif manusia dan memperoleh pengetahuan sendiri. Jadi, memahami pembelajaran manusia dengan cukup baik untuk mereproduksi aspek -aspek dari perilaku belajar itu dalam mesin adalah ilmiah yang layak dalam dirinya sendiri. Setiap hari manusia mengajar komputer untuk menyelesaikan banyak masalah baru dan menarik, seperti memainkan daftar putar favorit Anda, menunjukkan arah mengemudi ke restoran terdekat, dan sebagainya.

Tetapi masih ada begitu banyak hal yang tidak dapat dilakukan komputer, terutama dalam konteks pemahaman perilaku manusia. Metode statistik telah terbukti menjadi cara yang efektif untuk mendekati masalah ini, tetapi teknik pembelajaran mesin bekerja lebih baik ketika algoritma disediakan dengan petunjuk untuk apa yang relevan dan bermakna dalam dataset, daripada jumlah besar data. Dalam konteks pemrosesan bahasa alami, petunjuk ini sering datang dalam bentuk anotasi - seni memberi label data yang tersedia dalam format yang berbeda. Anotasi dan pelabelan data adalah dua elemen mendasar dari pembelajaran mesin yang membantu mesin mengenali gambar, teks, dan video.

Apa itu anotasi data?

Cukup menyediakan komputer dengan sejumlah besar data dan berharap untuk belajar berbicara tidak cukup. Data harus dikumpulkan dan disajikan sedemikian rupa sehingga komputer dapat dengan mudah mengenali pola dan kesimpulan dari data. Ini biasanya dilakukan dengan menambahkan metadata yang relevan ke set data. Tag metadata apa pun yang digunakan untuk menandai elemen dataset disebut anotasi atas input. Jadi, dalam pembelajaran mesin, data harus dijelaskan, atau hanya mengatakan, diberi label, sehingga sistem dapat dengan mudah mengenalinya. Tetapi, agar algoritma dapat belajar secara efektif dan efisien, anotasi pada data harus akurat dan relevan dengan pekerjaan yang ditugaskan komputer. Sederhananya, anotasi data adalah teknik memberi label data sehingga mesin dapat memahami dan menghafal data input.

Apa itu pelabelan data?

Data hadir dalam berbagai bentuk seperti teks, gambar, audio, dan video. Untuk memperkaya data sehingga mesin dapat mengenalinya melalui algoritma pembelajaran mesin, data perlu diberi label. Pelabelan data, seperti namanya, adalah proses mengidentifikasi data mentah sehingga untuk melampirkan makna pada berbagai jenis data untuk melatih model pembelajaran mesin. Ketika data diberi label, digunakan untuk melatih algoritma canggih untuk mengenali pola di masa depan. Pelabelan pada dasarnya menandai data atau menambahkan metadata untuk membuatnya lebih bermakna dan informatif sehingga mesin dapat memahaminya dan belajar darinya. Misalnya, label dapat menunjukkan bahwa gambar berisi seseorang atau hewan, atau file audio ada di mana bahasa, atau untuk menentukan jenis tindakan yang dilakukan dalam video.

Perbedaan antara anotasi data dan pelabelan

Arti

- Labeling data dan anotasi adalah istilah yang sering digunakan secara bergantian untuk mewakili proses penandaan atau label data yang tersedia dalam berbagai format yang berbeda. Anotasi data pada dasarnya adalah teknik memberi label data sehingga mesin dapat memahami dan menghafal data input menggunakan algoritma pembelajaran mesin. Pelabelan data, juga disebut penandaan data, berarti melampirkan beberapa makna ke berbagai jenis data untuk melatih model pembelajaran mesin. Pelabelan mengidentifikasi satu entitas dari satu set data.

Tujuan

- Pelabelan adalah landasan pembelajaran mesin yang diawasi dan berbagai industri masih sangat bergantung pada anotasi dan memberi label data secara manual. Label digunakan untuk mengidentifikasi fitur dataset untuk algoritma NLP sedangkan anotasi data dapat digunakan untuk model persepsi berbasis visual. Pelabelan lebih rumit dari anotasi. Anotasi membantu mengenali data yang relevan melalui visi komputer sedangkan pelabelan digunakan untuk melatih algoritma canggih untuk mengenali pola di masa depan. Kedua proses perlu dilakukan dengan akurasi absolut untuk memastikan sesuatu yang bermakna keluar dari data sehingga untuk mengembangkan model AI berbasis NLP.

Aplikasi

- Anotasi data adalah elemen mendasar dalam membuat data pelatihan untuk visi komputer. Data beranotasi diperlukan untuk melatih algoritma pembelajaran mesin untuk melihat dunia saat kita manusia melihatnya. Idenya adalah membuat mesin cukup pintar untuk belajar, bertindak dan berperilaku seperti manusia, tetapi dari mana kecerdasan ini berasal? Jawabannya adalah data dan banyak dan banyak. Anotasi adalah proses yang digunakan dalam pembelajaran mesin yang diawasi untuk melatih set data untuk membantu mesin memahami dan mengenali data input dan bertindak sesuai dengan itu. Pelabelan digunakan untuk mengidentifikasi fitur -fitur utama yang ada dalam data sambil meminimalkan keterlibatan manusia. Kasus penggunaan dunia nyata termasuk NLP, pemrosesan audio dan video, visi komputer, dll.

Anotasi data vs. Pelabelan Data: Bagan Perbandingan

Ringkasan

Anotasi adalah proses yang digunakan dalam pembelajaran mesin yang diawasi untuk melatih set data untuk membantu mesin memahami dan mengenali data input dan bertindak sesuai dengan itu. Pelabelan digunakan untuk mengidentifikasi fitur -fitur utama yang ada dalam data sambil meminimalkan keterlibatan manusia. Pelabelan adalah landasan pembelajaran mesin yang diawasi dan berbagai industri masih sangat bergantung pada anotasi dan memberi label data secara manual. Karena pelabelan yang buruk dapat menyebabkan AI yang dikompromikan, pelabelan atau anotasi harus dilakukan secara akurat sehingga dapat digunakan untuk aplikasi AI.