Paslėptas duomenų anotacijos vaidmuo kasdieniuose AI įrankiuose

Neseniai atlikta 6 000 vartotojų apklausa atskleidė kai ką intriguojančio: nors tik apie 33 % žmonių mano, kad naudojasi dirbtiniu intelektu, 77 % iš tikrųjų kasdieniame gyvenime naudojasi dirbtinio intelekto paslaugomis ar įrenginiais.

Ši spraga parodo, kiek žmonių gali nesuvokti, kiek dirbtinis intelektas daro įtaką jų kasdienybei. Nepaisant įspūdingų AI galimybių, pagrindiniai procesai, dėl kurių šie įrankiai yra veiksmingi, dažnai lieka nepastebėti.

Kiekviena sąveika su AI apima sudėtingus algoritmus, kurie analizuoja duomenis, kad priimtų sprendimus. Šie algoritmai pagrįsti paprastais veiksmais, pvz., kelionės laiko tikrinimu arba suasmenintų turinio pasiūlymų gavimu.

• Bet kaip šie algoritmai išmoksta suprasti mūsų poreikius ir pageidavimus?
• Kaip jie tiksliai prognozuoja ir pateikia atitinkamą informaciją?

Atsakymas slypi itin svarbiame procese, vadinamame duomenų anotavimu.

Kas yra duomenų anotacija?

„Duomenų anotacija apima duomenų ženklinimą, kad mašinos galėtų iš jų mokytis. Šis procesas apima vaizdų, teksto, garso ar vaizdo įrašų žymėjimą su atitinkama informacija. Pavyzdžiui, komentuodami vaizdą galite atpažinti tokius objektus kaip automobiliai, medžiai ar žmonės.

Pagalvokite, kaip išmokyti vaiką atpažinti katę. Jūs parodytumėte jiems nuotraukas ir sakytumėte:Tai katė.Duomenų anotacija veikia panašiai. Žmonės duomenų taškus, tokius kaip vaizdai ir garsas, kruopščiai pažymi žymomis, apibūdinančiomis jų savybes.

• Katės atvaizdas gali būti pažymėtas kaip „katė,“ “gyvūnas,“ ir „katinėlis,“.
• Vaizdo įrašas apie katę gali būti pažymėtas tokiomis etiketėmis kaip „katė,“ “gyvūnas,“ “kačių,“ “vaikščioti,“ “bėgimas,“ ir tt

Paprasčiau tariant, duomenų anotacija praturtina mašininio mokymosi (ML) procesą, pridėdama konteksto prie turinio, kad modeliai galėtų suprasti ir naudoti šiuos duomenis prognozėms.

Besivystantis duomenų anotacijos vaidmuo

Duomenų anotacija pastaraisiais metais įgijo didžiulę reikšmę. Iš pradžių duomenų mokslininkai daugiausia dirbo su struktūriniais duomenimis, kuriems reikėjo minimalios anotacijos. Tačiau mašinų mokymosi sistemų atsiradimas dramatiškai pakeitė šią sritį.

Šiandien skaitmeninėje erdvėje dominuoja nestruktūruoti duomenys. Pavyzdžiai:

• Laiškai
• Socialinių tinklų įrašai
• Vaizdai
• Garso failai
• Jutiklio duomenys

Mašininio mokymosi algoritmai susiduria su dideliais iššūkiais, kad suprastų šią didžiulę informaciją be tinkamos anotacijos. Jie gali lengvai priblokšti ir nesugebėti atskirti įvairių duomenų taškų.

Tai reiškia, kad aukštos kokybės pažymėti duomenys tiesiogiai veikia AI našumą. Kai mašinos apmokomos naudojant tikslias etiketes, jos geriau supranta atliekamas užduotis. Tai lemia geresnius sprendimų priėmimo gebėjimus ir patikimesnius rezultatus.

Anotacija pagerina AI tikslumą: pavyzdžiai rodo, kaip

„Duomenys yra dirbtinio intelekto mityba. Kai dirbtinis intelektas valgo šlamštą maistą, jis nebus labai geras. – Matijus Emerikas.

Ši koncepcija akivaizdi kasdienėse technologijose.

Kaip pavyzdį paimkite navigacijos programas, pvz., „Google Maps“. Jei mokymo duomenyse yra klaidų arba neatitikimų, naudotojai gali būti nukreipti neteisingais maršrutais arba susidurti su netikėtais aplinkkeliais. Paprastas neteisingas gatvės ženklinimas gali gerokai sutrikdyti kelionės planus.

Panašiai apsvarstykite internetinės prekybos platformas, kurios rekomenduoja produktus pagal vartotojų elgesį. Prastai komentuoti duomenys gali sukelti nereikšmingų pasiūlymų, nuvilti klientus ir sumažinti bendrą jų patirtį.

Rankinis prieš automatinį komentarą: bendradarbiavimo metodas

Dirbtinio intelekto sistemų tikslumas ir efektyvumas didžiąja dalimi priklauso nuo duomenų anotacijų, kurios sujungia rankinio darbo patirtį su automatizuotais procesais. Sudėtingi įrankiai ir pažangios technologijos gali atlikti pagrindines ženklinimo užduotis, tačiau žmogaus indėlis yra būtinas norint patobulinti detales ir papildyti kontekstinį supratimą.

Žmogaus prisilietimas: kodėl mašinos negali to padaryti vienos

Kvalifikuotų anotatorių ir pažangių technologijų bendradarbiavimas užpildo spragas, kuriose trūksta automatizavimo. Žmonių anotatoriai suteikia supratimo lygį, kurio mašinos negali pakartoti. Jie atpažįsta kalbos, konteksto ir vaizdų niuansus, kurių automatizuotos sistemos gali nepastebėti.

Anotatoriai kruopščiai peržiūri duomenis, ištaiso klaidas ir užtikrina, kad duomenys atitiktų kokybę, reikalingą patikimam AI veikimui. Šis žmogiškas prisilietimas yra ypač svarbus atliekant sudėtingas užduotis, pvz., jausmų analizę tekste arba atpažįstant subtilius objektus vaizduose.

Duomenų anotacijos skalė

Duomenų anotacijų, reikalingų dirbtinio intelekto modeliams mokyti, skalė nepatenka į diagramas.

Kuriant technologijas, tokias kaip savarankiškai važiuojantys automobiliai, reikia milijonų anotuotų vaizdų ir vaizdo įrašų. Kiekvienas rėmelis turi būti paženklintas tiksliai, kad atspindėtų realias sąlygas, pvz., kelio ženklus, transporto priemones, pėsčiuosius ir oro pokyčius. Šios pastangos užtikrina, kad algoritmai galėtų teisingai interpretuoti savo aplinką ir priimti saugius sprendimus.

Realūs AI įrankių, naudojant anotuotus duomenis, pavyzdžiai

Kai kurie kasdieninio naudojimo AI įrankiai labai priklauso nuo anotuotų duomenų, kad veiktų efektyviai. Šie pavyzdžiai iliustruoja duomenų anotacijos svarbą gerinant naudotojo patirtį ir sprendimų priėmimą.

Google Maps

„Google Maps“ yra plačiai pripažintas AI įrankis, kuris naudoja anotuotus žemėlapio duomenis. Tai priklauso nuo pažymėtos informacijos apie kelius, eismo modelius ir orientyrus, kad būtų galima tiksliai naviguoti. Kai vartotojai ieško nuorodų, sistema analizuoja šiuos anotuotus duomenis, kad rekomenduotų geriausius maršrutus pagal realiojo laiko sąlygas.

Atnaujinimai, tokie kaip kelių uždarymas ar avarijos, yra integruoti sklandžiai, todėl programa gali greitai prisitaikyti ir informuoti vartotojus.

„YouTube“ rekomendacijos

„YouTube“ rekomendacijų variklis priklauso nuo pažymėtų duomenų, kad būtų galima pasiūlyti vaizdo įrašų pagal jūsų pageidavimus. Jis komentuoja vaizdo įrašus su tokia informacija kaip žanras, turinys ir naudotojų įtraukimas. Tai leidžia AI atpažinti jūsų žiūrėjimo įpročius ir rekomenduoti panašų turinį.

Tikslūs komentarai užtikrina, kad „YouTube“ algoritmas pasiūlytų jūsų pomėgius atitinkančius vaizdo įrašus.

Išmanieji namų įrenginiai

Išmanieji namų įrenginiai, įskaitant balso asistentus ir apsaugos sistemas, efektyviai veikia, priklauso nuo anotuotų duomenų. Kai vartotojas duoda tokią komandą kaip „įjungti šviesas“, kad tiksliai interpretuotų užklausą, įrenginys naudoja pažymėtus balso duomenis.

Komentarai padeda šioms sistemoms atpažinti skirtingus akcentus ir kalbos modelius, todėl pagerėja atsakas. Namų apsaugos srityje AI analizuoja jutiklių duomenis, kad nustatytų neįprastą veiklą, naudodamas pažymėtą informaciją, kad nuspręstų, kada siųsti įspėjimus.

Sveikatos priežiūros diagnostika

AI įrankiai naudoja anotuotus medicininius vaizdus, ​​​​kad pagerintų sveikatos priežiūros diagnostikos galimybes. Tokie metodai, kaip naviko aptikimas ir organų segmentavimas, priklauso nuo tikslaus medicininių vaizdų ženklinimo.

Be vaizdo gavimo, dirbtinis intelektas taip pat daro pažangą atminties priežiūros srityje. Anotuoti duomenys vaidina lemiamą vaidmenį kuriant įrankius, padedančius kognityvinei sveikatai.

Baigiamosios mintys: kodėl duomenų anotacija svarbiau nei bet kada

Tikimasi, kad iki 2025 m. bus sukurta daugiau nei 180 zettabaitų visame pasaulyje, tikslaus ir išsamaus duomenų ženklinimo poreikis tik didės. Pavyzdžiui, prieš kelerius metus AI prototipui sukurti pakako pažymėti vos kelis veido taškus. Šiandien vien ant lūpų gali būti iki 20 taškų.

Duomenų anotacijos svarbos supratimas padeda įvertinti paslėptą darbą, kuris veikia kasdien naudojamoms AI sistemoms. Tobulėjant šioms technologijoms, tobulės ir ženklinimo metodai, todėl duomenų anotacija taps svarbia AI ateities dalimi.

Apsilankykite adresu unite.ai, kad sužinotumėte naujausias AI naujienas, naujoves ir viską, kas yra tarp jų.