ADNOTAREA DATELOR ȘI IA
CONSOLIDARE LIA PRIN ETICHETARE ȘI ADNOTAREA DATELOR DE CĂTRE EXPERȚI

Adnotarea datelor joacă un rol crucial în dezvoltarea modelelor de inteligență artificială (IA). Este procesul de marcare sau etichetare a datelor brute pentru a le face ușor de înțeles de către algoritmii de învățare automată. Datele adnotate servesc drept set de antrenament pentru modelele de IA, permițându-le să învețe să îndeplinească sarcini specifice.

Serviciile de externalizare be ys vă oferă echipe de adnotatori și etichetatori de date calificați pentru a adnota, eticheta, segmenta și îmbogăți toate tipurile de conținut în diferite formate, permițându-vă să obțineți soluții funcționale de inteligență artificială.

TIPURI DE PRELUCRĂRI DE ADNOTAȚII A DATELOR EFECTUATE DE ECHIPELE NOASTRE

Datele pot fi adnotate în diferite moduri, în funcție de sarcina care trebuie îndeplinită.

VIZIUNE COMPUTERIZATĂ

Pentru viziunea computerizată, adnotările includ:

  • Detectarea obiectelor (Casete de delimitare, adnotări poligon): Localizați și identificați obiecte specifice într-o imagine sau un videoclip și desenați casete de delimitare în jurul lor.
  • Segmentare semantică: Imaginile sunt segmentate în componente și apoi adnotate de către etichetatoarele noastre de date. Experții noștri detectează obiectele dorite din imagini la nivel de pixel.
  • Recunoaștere facială: pentru a verifica și corecta identitatea persoanelor din imagini sau videoclipuri în caz de îndoieli cu privire la instrumentul de recunoaștere facială
  • Procesare video: include sarcini precum detectarea obiectelor în mișcare, urmărirea obiectelor, recunoașterea acțiunilor etc.
  • Segmentare și adnotare manuală a norilor de puncte 3D (LIDAR)

PROCESAREA LIMBAJULUI NATURAL (NLP)

Prelucrarea limbajului natural (NLP) este o ramură a inteligenței artificiale care se concentrează pe înțelegerea și manipularea limbajului uman de către mașini.

Pentru procesarea limbajului natural, adnotările includ: 

  • Analiza lexicală și sintactică: analiza structurii gramaticale și a sensului propozițiilor: segmentarea propozițiilor în cuvinte (tokenizare), etichetarea gramaticală (etichetarea părților de vorbire), analiza sintactică (parsare)
  • Extragerea informațiilor: extragerea relațiilor dintre entități, extragerea faptelor, extragerea sentimentelor etc.
  • Clasificarea textelor etc.

CHATBOȚI ȘI ASISTENȚI VIRTUALI

Chatboții și asistenții virtuali folosesc tehnici NLP pentru a înțelege și a răspunde la întrebările utilizatorilor într-o manieră conversațională.

Aceasta implică sarcini manuale necesare pentru antrenarea inteligenței artificiale, cum ar fi:

  • Înțelegerea limbajului natural
  • Generarea răspunsurilor
  • Dialog conversațional etc.

PROVOCĂRILE ADNOTĂRII DATELOR

CÂTEVA FIGURI BYOS

timp economisit pentru oamenii de știință din domeniul datelor
50 à %
pagini procesate/an
+ 0
zone geografice
0

DESCOPERĂ NOUTĂȚILE NOASTRE DESPRE INTELIGENȚA ARTIFICIALĂ

Ce site web utilise des cookies pour vous garantir la meilleure expérience possible sur notre site web.