Анотація даних

Визначення

Анотація даних — це процес позначення необроблених даних тегами, які роблять їх значущими для моделей штучного інтелекту. Прикладами є позначення зображень категоріями об’єктів або позначення тексту тегами з настроєм.

Мета

Мета полягає у створенні навчальних наборів даних, які дозволять штучному інтелекту вивчати закономірності в режимі контрольованого навчання. Без анотацій багато завдань ШІ були б неможливими.

Значення

• Надає «основні знання» для навчання моделей машинного навчання.
• Якість анотацій впливає на точність та об'єктивність моделі.
• Трудомістке та ресурсомістке завдання.
• Часто вимагає експертних знань у предметній області (наприклад, медичні анотації).

Як це працює

1. Визначте завдання та позначте їх категоріями.
2. Збирати та попередньо обробляти необроблені дані.
3. Використовуйте інструменти анотації для маркування.
4. Підтвердити за допомогою перевірок якості.
5. Експорт позначених даних для навчання моделі.

Приклади (реальний світ)

• Amazon Mechanical Turk: краудсорсингова платформа для анотацій.
• Shaip: сервіс анотації даних для наборів даних автономних транспортних засобів.
• Маркування радіологічних зображень: лікарні анотують скани для діагностики ШІ.

Література / Додаткова література

• Анотація даних для ШІ — NIST.
• Анотування та маркування наборів даних — IEEE Transactions on Data Engineering.
• ISO/IEC 24617: Структура семантичних анотацій — ISO.
• Що таке анотація даних – Shaip