#OORT# #百倍币# #AI# #datahub#
Gán nhãn dữ liệu là gì và vai trò của nó
Gán nhãn dữ liệu là một bước quan trọng trong lĩnh vực học sâu của trí tuệ nhân tạo (trí tuệ nhân tạo, viết tắt là AI). Đó là việc gán nhãn trước cho “dữ liệu như hình ảnh” mà trí tuệ nhân tạo (máy tính) cần nhận diện và phân biệt, để trí tuệ nhân tạo (máy tính) liên tục nhận diện các đặc điểm của những “dữ liệu như hình ảnh” này và thiết lập mối quan hệ tương ứng với “nhãn”, cuối cùng hiện thực hóa khả năng nhận diện tự động của trí tuệ nhân tạo (máy tính) đối với những “dữ liệu như hình ảnh” này.
Ví dụ, để trí tuệ nhân tạo (máy tính) có thể nhận diện được máy bay, cần cung cấp một lượng lớn hình ảnh của các loại máy bay khác nhau và gán nhãn “đây là máy bay”, để trí tuệ nhân tạo (máy tính) có thể học tập liên tục. Ý nghĩa của việc gán nhãn dữ liệu nằm ở việc cung cấp dữ liệu huấn luyện chính xác và đáng tin cậy cho các thuật toán học máy, từ đó nâng cao hiệu suất và độ chính xác của mô hình.
I, Gán nhãn dữ liệu là gì? Trong những năm gần đây, như một công nghệ cốt lõi của trí tuệ nhân tạo (trí tuệ nhân tạo, viết tắt là AI), học sâu đã đạt được nhiều đột phá quan trọng trong các lĩnh vực xử lý hình ảnh, giọng nói, văn bản, v.v.
Trí tuệ nhân tạo là trí thông minh do máy móc tạo ra, trong lĩnh vực máy tính có nghĩa là lập trình máy tính để thực hiện hành động hợp lý dựa trên sự cảm nhận về môi trường và đạt được lợi ích tối đa. Nói cách khác, để hiện thực hóa trí tuệ nhân tạo, cần phải dạy cho máy tính khả năng hiểu và phán đoán các sự vật của con người, để máy tính có được khả năng nhận diện giống như con người.
Khi con người nhận thức một điều mới, họ cần hình thành ấn tượng ban đầu về điều đó. Ví dụ, để trí tuệ nhân tạo (máy tính) có thể nhận diện được máy bay, cần cung cấp một lượng lớn hình ảnh của các loại máy bay khác nhau và gán nhãn “đây là máy bay”, để trí tuệ nhân tạo (máy tính) có thể học tập liên tục. Gán nhãn dữ liệu có thể được coi là việc bắt chước quá trình học tập của con người, tương đương với hành vi nhận thức của con người khi lấy kiến thức có sẵn từ sách vở. Trong quá trình cụ thể, gán nhãn dữ liệu gán nhãn trước cho những hình ảnh mà máy tính cần nhận diện và phân biệt, để máy tính liên tục nhận diện các đặc điểm của những hình ảnh này, cuối cùng đạt được khả năng nhận diện tự động. Gán nhãn dữ liệu cung cấp cho các doanh nghiệp trí tuệ nhân tạo một lượng lớn dữ liệu có gán nhãn, phục vụ cho việc huấn luyện và học tập của máy, đảm bảo hiệu quả của mô hình thuật toán.
II, Các loại gán nhãn dữ liệu phổ biến
Các loại gán nhãn dữ liệu phổ biến có: gán nhãn hình ảnh, gán nhãn giọng nói và gán nhãn văn bản.
1, Gán nhãn hình ảnh: Gán nhãn hình ảnh bao gồm gán nhãn hình ảnh và gán nhãn video, vì video cũng được tạo thành từ các hình ảnh phát liên tục. Gán nhãn hình ảnh thường yêu cầu người gán nhãn sử dụng các màu sắc khác nhau để nhận diện các mục tiêu khác nhau, sau đó gán nhãn cho các đường viền ứng với các mục tiêu đó, để mô hình thuật toán có thể nhận diện các đối tượng khác nhau trong hình ảnh. Gán nhãn hình ảnh thường được sử dụng trong nhận diện khuôn mặt, nhận diện xe tự lái, v.v.
2, Gán nhãn giọng nói
Gán nhãn giọng nói là quá trình nhận diện nội dung văn bản đã được chuyển đổi và liên kết logic với âm thanh tương ứng thông qua mô hình thuật toán. Các bối cảnh ứng dụng của gán nhãn giọng nói bao gồm xử lý ngôn ngữ tự nhiên, dịch thuật thời gian thực, v.v., và phương pháp phổ biến trong gán nhãn giọng nói là chuyển đổi giọng nói thành văn bản.
3, Gán nhãn văn bản
Gán nhãn văn bản có nghĩa là thực hiện các công việc chú thích như phân tách từ, phán đoán ngữ nghĩa, gán nhãn từ loại, dịch văn bản, tổng hợp sự kiện chủ đề, v.v. theo một tiêu chuẩn hoặc quy tắc nhất định, các bối cảnh ứng dụng bao gồm nhận diện thẻ danh thiếp, nhận diện chứng từ, v.v. Hiện tại, các nhiệm vụ gán nhãn văn bản phổ biến bao gồm gán nhãn cảm xúc, gán nhãn thực thể, gán nhãn từ loại và các gán nhãn văn bản khác.
III, Các nhiệm vụ gán nhãn dữ liệu phổ biến
Các nhiệm vụ gán nhãn dữ liệu phổ biến bao gồm gán nhãn phân loại, gán nhãn khung, gán nhãn vùng, gán nhãn điểm, gán nhãn tích hợp 2D, 3D, gán nhãn đám mây điểm và gán nhãn đoạn thẳng, v.v.
1, Gán nhãn phân loại: có nghĩa là chọn nhãn phù hợp từ tập nhãn đã cho để phân bổ cho đối tượng được gán nhãn.
2, Gán nhãn khung: có nghĩa là chọn đối tượng cần kiểm tra từ hình ảnh, phương pháp này chỉ phù hợp với gán nhãn hình ảnh.
3, Gán nhãn vùng: so với gán nhãn khung, yêu cầu của gán nhãn vùng chính xác hơn, và biên có thể là mềm dẻo, và chỉ giới hạn trong gán nhãn hình ảnh, các bối cảnh ứng dụng chính bao gồm nhận diện đường và nhận diện bản đồ trong lái xe tự động, v.v.
4, Gán nhãn điểm: có nghĩa là đánh dấu vị trí của các yếu tố cần gán nhãn (như khuôn mặt, chi thể) theo vị trí yêu cầu, từ đó đạt được việc nhận diện các điểm chính của các bộ phận cụ thể.
5, Gán nhãn tích hợp 2D, 3D: có nghĩa là gán nhãn đồng thời cho dữ liệu hình ảnh được thu thập từ cảm biến 2D và 3D, và thiết lập mối liên hệ.
6, Gán nhãn đám mây điểm: Gán nhãn đám mây điểm là một cách biểu đạt quan trọng của dữ liệu 3D, thông qua cảm biến như lidar, có thể thu thập các loại vật cản và tọa độ vị trí của chúng, và người gán nhãn cần phân loại các đám mây điểm dày đặc này và gán nhãn các thuộc tính khác nhau.
7, Gán nhãn đoạn thẳng: chủ yếu sử dụng đoạn thẳng để gán nhãn các cạnh, hình dạng của mục tiêu trong hình ảnh.
IV, Ý nghĩa của gán nhãn dữ liệu
Ý nghĩa của việc gán nhãn dữ liệu nằm ở việc cung cấp dữ liệu huấn luyện chính xác và đáng tin cậy cho các thuật toán học máy, từ đó nâng cao hiệu suất và độ chính xác của mô hình. Thông qua việc gán nhãn dữ liệu, mô hình học máy có thể học được các đặc điểm và quy luật của dữ liệu, từ đó thực hiện các nhiệm vụ phân loại, nhận diện, dự đoán, v.v. Cụ thể, việc gán nhãn dữ liệu có thể nâng cao hiệu suất mô hình. Dữ liệu đã được gán nhãn có thể giúp mô hình hiểu rõ hơn về cấu trúc và mẫu nội tại của dữ liệu, từ đó cải thiện khả năng phân loại, nhận diện hoặc dự đoán của mô hình. Gán nhãn dữ liệu có thể mở rộng phạm vi ứng dụng của mô hình. Bằng cách gán nhãn dữ liệu từ các lĩnh vực và bối cảnh khác nhau, mô hình có thể thích ứng với nhiều tình huống ứng dụng hơn, từ đó mở rộng phạm vi ứng dụng của nó. Nói tóm lại, việc gán nhãn dữ liệu đóng vai trò cực kỳ quan trọng trong lĩnh vực học máy và trí tuệ nhân tạo, không chỉ là bước quan trọng để nâng cao hiệu suất mô hình mà còn là nền tảng quan trọng để thúc đẩy quyết định dựa trên dữ liệu.