
Qu’est-ce que l’étiquetage des données?
L’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique sont deve...
L’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique sont devenus des phénomènes tout à fait normaux dans le domaine des technologies modernes. Mais pour un fonctionnement normal et stable, il faut un flux de données constant et énorme qui peut être utilisé de manière qualitative. Et c’est dans cette question qu’il est nécessaire d’introduire un processus tel que l’étiquetage des données.
Qu’est-ce que c’est? Toutes les données ont des parties différentes, et afin de les utiliser correctement plus tard pour l’apprentissage de l’algorithme. Et pour les utiliser correctement, vous devez les étiqueter et les organiser correctement. Et c’est là que l’étiquetage des données aide.
Son application est large, car elle peut aider dans plusieurs directions à la fois:
Mais ne confondez pas ce concept avec un proche, tel que l’annotation de données. Et pour bien comprendre la définition, examinons les principaux avantages, inconvénients et modes d’utilisation.
Lors de l’étiquetage, toutes les données sont classées et reçoivent des étiquettes spéciales. Ce processus vise à structurer afin que l’apprentissage automatique soit possible. Ce n’est que sous cette forme que l’on peut associer des informations similaires et tirer une conclusion logique, ce qui améliore l’efficacité globale et réduit le temps nécessaire.
Mais vous pouvez également utiliser l’annotation de données dans le même but. C’est un concept plus général, car il comprend également l’étiquetage. Mais cela ne se limite pas à cela, car des couches de données supplémentaires sont ainsi présentes. Par exemple, vous pouvez ajouter une description plus précise et plus détaillée pour faciliter l’identification du système.
Il convient donc de considérer les principales différences entre ces deux aspects:
Le but de l’étiquetage est de classer les données. C’est-à-dire qu’il s’agit d’une action plus généralisée lorsqu’il n’y a de différences que sur les groupes, mais il n’y a pas de différences précises dans la description de caractéristiques ou de propriétés spécifiques pour lesquelles il est possible de distinguer des similaires.
Mais l’annotation implique une opération plus complexe pour inclure des conditions supplémentaires ou des informations sur les données. Et donc plus précisément faire une idée de la nature de ces données.
Et le choix entre les deux processus dépend du but de leur utilisation. Si vous avez besoin d’un processus plus accessible, mais généralisé, vous pouvez vous en passer et l’étiquetage. Fondamentalement, en passant, cette option est utilisée.
Malgré la simplicité comparative de l’étiquetage, on ne peut s’empêcher de dire que l’opération est en plusieurs étapes, où chaque nouvelle phase doit suivre strictement la précédente. Et c’est seulement ainsi que le système fonctionnera efficacement de manière stable et cohérente.
Au total, il est habituel de distinguer les principales étapes:
Bien qu’il existe maintenant de nombreux produits sur le marché qui peuvent simplifier l’ensemble du processus à partir de la première étape du résultat. Par exemple, AWS SageMaker et Google Cloud data Labeling peuvent non seulement automatiser les opérations, mais également effectuer des tests de qualité et de précision.
L’apprentissage normal des modèles n’est tout simplement pas possible si vous soustrayez l’étiquetage des données de l’équation. C’est un indicateur qui a un impact direct sur le niveau de précision et de fiabilité. Et malgré tous les avantages évidents, il convient de noter que l’étiquetage peut également aider à résoudre certains problèmes mineurs.
Avantages:
Moins:
Malgré quelques défauts du système, il convient de noter que la plupart d’entre eux peuvent simplement être résolus. Et même la mise en œuvre de conseils non standard, qui impliquent seulement l’attention et la réflexion, peut déjà augmenter la qualité et l’efficacité, et surtout, réduire les risques d’une mauvaise fonction au minimum.
L’apprentissage automatique sera meilleur et plus facile si toutes les données sont pré-préparées à l’aide de l’étiquetage. Cela augmente l’efficacité et réduit également le temps. Et avec une configuration correcte, l’application des exigences standard peut minimiser les risques.
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