---

انواع حاشیه نویسی داده ها

ایجاد یک مدل هوش مصنوعی یا ML که مانند یک انسان کار می کند به مقادیر زیادی داده آموزشی نیاز دارد. برای اینکه یک مدل تصمیم گیری کند و اقدامی را به دست آورد، باید برای درک داده های خاص مجهز باشد. حاشیه نویسی داده ها دسته بندی داده ها برای برنامه های کاربردی هوش مصنوعی است. داده های آموزشی باید به طور مناسب برای یک مورد استفاده خاص، حاشیه نویسی و طبقه بندی شوند. شرکت‌ها می‌توانند پیاده‌سازی‌های هوش مصنوعی را با حاشیه‌نویسی داده‌ای با کیفیت عالی و با نیروی انسانی ایجاد و ارتقا دهند. نتیجه یک راه حل افزایش یافته دانش مشتری مانند توصیه های محصول، نتایج موتور جستجوی مرتبط، تشخیص گفتار، بینایی کامپیوتر، ربات های گفتگو و موارد دیگر است. انواع مختلفی از داده ها وجود دارد: صدا، متن، تصویر و ویدئو.

حاشیه نویسی متن

طبق گزارش وضعیت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در سال 2020، متداول ترین دسته داده ها متن است، هفتاد درصد شرکت ها به متن بستگی دارند. حاشیه نویسی های متنی شامل طیف گسترده ای از حاشیه نویسی ها مانند قصد، احساس و پرس و جو هستند.

حاشیه نویسی احساسات

تحلیل احساسات احساسات، نگرش ها و نظرات را بررسی می کند و داشتن داده های آموزشی دقیق را مهم می کند. برای حفظ این داده‌ها، حاشیه‌نویس‌های انسانی اغلب مورد استفاده قرار می‌گیرند، زیرا می‌توانند احساسات و محتوای مناسب را در تمام رسانه‌های وب، شامل رسانه‌های اجتماعی و حوزه‌های تجارت الکترونیک، با ظرفیت برچسب‌گذاری و گزارش در مورد برچسب‌های حساس، بی‌حرمتی، یا به عنوان مثال، ارزیابی کنند.

حاشیه نویسی قصد

همانطور که شما با رابط های انسان و ماشین صحبت می کنید، دستگاه ها باید واجد شرایط درک هدف کاربر و زبان طبیعی باشند. دسته‌بندی و جمع‌آوری داده‌های چند منظوره می‌تواند هدف را به طبقه‌بندی‌های کلیدی متمایز کند: فرمان، درخواست، رزرو، تأیید و توصیه.

حاشیه نویسی معنایی

حاشیه نویسی معنایی فهرست محصولات را افزایش می دهد و به مشتریان اطمینان می دهد که محصولات مورد نظر خود را کشف کنند. این به آنها امکان می دهد مرورگرها را به خریداران تبدیل کنند. خدمات حاشیه نویسی معنایی با نمایه سازی عناصر مختلف در عناوین و عناوین جستجوی محصول، به آموزش الگوریتم شما برای درک آن بخش ها و افزایش کاربرد کلی جستجو کمک می کند.

Entity Annotation با نام

سیستم های NER (تشخیص نهاد نامگذاری شده) به مقدار زیادی آموزش مشروح دستی نیاز دارند. موسساتی مانند Appen به قابلیت‌های حاشیه‌نویسی موجودیت‌های نام‌گذاری شده در طیف وسیعی از موارد استفاده می‌کنند، مانند اینکه مشتریان تجارت الکترونیک را قادر می‌سازند تا محدوده‌ای از توصیف‌گرهای کلیدی را مشخص و برچسب‌گذاری کنند یا از شرکت‌های رسانه‌های اجتماعی در برچسب‌گذاری نهادهایی مانند مکان‌ها، افراد، عناوین، شرکت‌ها و سازمان‌ها سود ببرند. کمک به محتوای تبلیغاتی با هدفمندتر.

حاشیه نویسی صوتی

حاشیه نویسی صوتی نشان دادن زمان و رونویسی داده های گفتاری است که شامل رونویسی اطلاعات و تلفظ خاص و شناسایی گویش، زبان و جمعیت گوینده است. هر مورد استفاده منحصر به فرد است، و برخی نیاز به یک رویکرد بسیار خاص دارند: به عنوان مثال، برچسب گذاری نشانگرهای گفتار قوی و زنگ های غیر گفتاری مانند شکستن شیشه برای تمرین در برنامه های کاربردی فناوری خط تلفن اضطراری و امنیتی.

حاشیه نویسی تصویر

حاشیه نویسی تصویر برای بسیاری از برنامه ها ضروری است، از جمله بینایی رباتیک، بینایی کامپیوتری، تشخیص چهره، و راه حل هایی که برای استنتاج تصاویر از یادگیری ماشین استفاده می کنند. برای آموزش این توضیحات، فراداده باید به تصاویر در ساختار زیرنویس ها، شناسه ها یا کلمات کلیدی اختصاص داده شود. از شبکه‌های بینایی رایانه‌ای که توسط اتومبیل‌های خودران و ماشین‌هایی که محصولات را می‌گیرند و مرتب می‌کنند تا برنامه‌های مراقبت‌های بهداشتی که موقعیت‌های پزشکی را شناسایی می‌کنند استفاده می‌شوند، چندین مورد استفاده به حجم بالایی از تصاویر حاشیه‌نویسی نیاز دارند. حاشیه نویسی تصویر با تجهیز موثر این سیستم ها، دقت و دقت را افزایش می دهد.

حاشیه نویسی ویدئو

داده های حاشیه نویسی شده توسط انسان برای یادگیری ماشینی سودآور اساسی است. انسان ها در درک نیت، مدیریت ذهنیت و کنار آمدن با ابهام به وضوح بهتر از رایانه ها هستند. به عنوان مثال، هنگام استنباط اینکه آیا یک یافته موتور جستجو مرتبط است یا خیر، دریافت از بسیاری از افراد برای توافق لازم است. هنگامی که انسان با یک الگوی کامپیوتری یا راه حل تشخیص بینایی آشنا می شود، باید داده های خاصی را مشخص و حاشیه نویسی کند، مانند خلاصه کردن تمام پیکسل ها، از جمله درختان یا علائم راهنمایی و رانندگی در یک تصویر. ماشین‌ها می‌توانند از این داده‌های ساختاریافته برای تشخیص این اتصالات در آزمایش و خروجی استفاده کنند.

مراحل کلیدی در روش حاشیه نویسی داده ها

گاهی اوقات صحبت در مورد فرآیندهای مرحله ای که در پروژه های پیچیده حاشیه نویسی و برچسب گذاری داده ها وجود دارد می تواند مفید باشد.

• مرحله اول اکتساب است. اینجا جایی است که شرکت ها داده ها را جمع آوری و جمع آوری می کنند. این مرحله عموماً مستلزم این است که استعداد موضوع را بر اساس اپراتورهای انسانی یا از طریق یک توافق نامه مجوز داده ها قرار دهیم.
• مرحله دوم و برجسته این روش شامل حاشیه نویسی و برچسب گذاری است. این مرحله جایی است که NER و بررسی قصد انجام می شود. اینها ملزومات فهرست‌بندی و برچسب‌گذاری دقیق داده‌ها برای استفاده در برنامه‌های یادگیری ماشینی هستند که در اهداف و اهداف خود موفق هستند.
• پس از اینکه داده ها به اندازه کافی فهرست بندی، برچسب گذاری یا حاشیه نویسی شدند، داده ها به مرحله سوم و نهایی فرآیند ارسال می شوند: استقرار یا خروجی. یکی از مواردی که باید در مورد مرحله درخواست به خاطر بسپارید، الزام به انطباق است. این مرحله ای است که مشکلات حریم خصوصی ممکن است پیچیده شود. خواه GDPR باشد یا HIPAA یا سایر رویکردهای محلی یا فدرال، داده‌های موجود ممکن است داده‌هایی حساس باشند و باید تنظیم شوند. با آگاهی از همه این مؤلفه ها، این روش سه مرحله ای می تواند به طور منحصر به فردی در توسعه نتایج برای ذینفعان صنعت مفید باشد.

---

آیا می خواهید کارهای دستی تکراری را خودکار کنید؟ صرفه جویی در زمان، تلاش و پول در حالی که افزایش بهره وری!

---

نتیجه

به روشی مشابه که داده ها به طور مداوم در حال تکامل هستند، روش حاشیه نویسی داده ها پیچیده تر می شود. برای در نظر گرفتن آن، 4 تا 5 سال پیش، کافی بود چند بریدگی روی یک چهره برچسب گذاری کنیم و یک نمونه اولیه هوش مصنوعی بر اساس آن داده ها بسازیم. در حال حاضر، ممکن است بیش از بیست نقطه به تنهایی روی لب ها وجود داشته باشد.

انتقال مداوم از چت ربات‌های اسکریپتی به هوش مصنوعی یکی از نویدبخش‌هایی است که شکاف بین تعاملات طبیعی و مصنوعی را پر می‌کند. در این زمان، اعتماد مصرف کننده به راه حل های مشتق از هوش مصنوعی به طور عمدی در حال افزایش است. یک مطالعه نشان داد که افراد زمانی که به کاربردی بودن یا عملکرد دقیق یک محصول می‌رسند، تمایل بیشتری به تأیید پیشنهادات الگوریتم دارند.

الگوریتم‌ها برای شکل دادن به درک مصرف‌کننده برای سرنوشت قابل پیش‌بینی ادامه خواهند داد - اما الگوریتم‌ها می‌توانند ناقص باشند و می‌توانند همان تعصبات سازندگان خود را تحمل کنند. اطمینان از اینکه تجربیات مبتنی بر هوش مصنوعی، حاشیه‌نویسی داده‌های نیازمندی‌های جذاب، کارآمد و سودمند هستند که توسط تیم‌های مختلف با درک خوبی از آنچه که حاشیه‌نویسی می‌کنند، انجام می‌شود. تنها در این صورت می توان اطمینان حاصل کرد که راه حل های مبتنی بر داده تا حد امکان دقیق و نماینده هستند.

---

نانوت OCR و OCR API آنلاین بسیاری از جالب است موارد استفاده tکلاه می تواند عملکرد کسب و کار شما را بهینه کند، در هزینه ها صرفه جویی کند و رشد را تقویت کند. پیدا کردن چگونه موارد استفاده نانوشبکه ها می تواند برای محصول شما اعمال شود.

---