А недавнє опитування з 6000 споживачів виявили дещо інтригуюче: хоча лише близько 33% людей вважають, що вони використовують штучний інтелект, приголомшливі 77% насправді використовують послуги чи пристрої на основі штучного інтелекту у своєму повсякденному житті.
Ця прогалина підкреслює, скільки людей можуть не усвідомлювати, наскільки штучний інтелект впливає на їх рутину. Незважаючи на те Вражаючі можливості ШІосновоположні процеси, які роблять ці інструменти ефективними, часто залишаються непоміченими.
Кожна взаємодія зі штучним інтелектом передбачає складні алгоритми, які аналізують дані для прийняття рішень. Ці алгоритми покладаються на прості дії, як-от перевірка часу в дорозі або отримання персоналізованих пропозицій вмісту.
- Але як ці алгоритми вчаться розуміти наші потреби та вподобання?
- Як вони роблять точні прогнози та надають відповідну інформацію?
Відповідь полягає в важливому процесі, відомому як анотація даних.
Що таке анотація даних?
«Анотація даних передбачає маркування даних, щоб машини могли з них навчатися. Цей процес включає додавання тегів до зображень, тексту, аудіо чи відео відповідною інформацією. Наприклад, коментуючи зображення, ви можете ідентифікувати такі об’єкти, як машини, дерева чи люди».
Подумайте про те, щоб навчити дитину впізнавати кота. Ви б показали їм фотографії і сказали: «Це кіт.Анотація даних працює аналогічно. Люди ретельно позначають точки даних, такі як зображення та аудіо, тегами, які описують їхні характеристики.
- Зображення кота можна позначити як “кіт,” “тварина,” і “котячий,”.
- Відео з котом можна позначити такими мітками, як «кіт,” “тварина,” “котячий,” “ходьба,” “біг,» тощо.
Простіше кажучи, анотація даних збагачує процес машинного навчання (ML), додаючи контекст до вмісту, щоб моделі могли розуміти та використовувати ці дані для прогнозів.
Еволюція ролі анотації даних
Останніми роками анотація даних набула величезного значення. Спочатку дослідники даних працювали переважно зі структурованими даними, які потребували мінімальних анотацій. Однак підйом о системи машинного навчання кардинально змінив цей домен.
сьогодні, неструктуровані дані домінує в цифровому просторі. Приклади:
- електронні листи
- Пости в соціальних мережах
- Зображення
- Аудіо файли
- Дані датчика
Алгоритми машинного навчання стикаються зі значними проблемами, щоб зрозуміти цю величезну інформацію без відповідних анотацій. Вони можуть легко стати перевантаженими та не в змозі відрізнити різні точки даних.
Це означає, що високоякісні мічені дані безпосередньо впливають на продуктивність ШІ. Коли машини навчаються точним міткам, вони краще розуміють поставлені завдання. Це сприяє кращим можливостям прийняття рішень і більш надійним результатам.
Анотація покращує точність ШІ: приклади показують, як
«Дані — це харчування штучного інтелекту. Коли штучний інтелект їсть нездорову їжу, він не працюватиме дуже добре». — Метью Емерик.
Ця концепція очевидна в повсякденній техніці.
Візьмемо для прикладу такі навігаційні програми, як Google Maps. Якщо навчальні дані містять помилки або невідповідності, користувачі можуть бути спрямовані неправильними маршрутами або зіткнутися з неочікуваними об’їздами. Просте неправильне написування вулиці може суттєво порушити плани подорожі.
Подібним чином розгляньте платформи онлайн-покупок, які рекомендують продукти на основі поведінки користувачів. Погано анотовані дані можуть призвести до нерелевантних пропозицій, розчарувати клієнтів і погіршити їхній загальний досвід.
Анотація вручну проти автоматизованої: спільний підхід
Своєю точністю та ефективністю системи штучного інтелекту значною мірою зобов’язані анотації даних, яка поєднує в собі ручний досвід і автоматизовані процеси. Складні інструменти та передові технології можуть виконувати базові завдання маркуванняале людський внесок важливий для уточнення деталей і додавання контекстуального розуміння.
Людський дотик: чому машини не можуть зробити це самі
Співпраця між кваліфікованими анотаторами та передовими технологіями усуває прогалини, де автоматизація недостатня. Людські анотатори забезпечують рівень розуміння, який машини не можуть відтворити. Вони розпізнають нюанси в мові, контексті та образах, які автоматизовані системи можуть не помітити.
Анотатори ретельно переглядають дані, виправляють помилки та гарантують, що дані відповідають якості, необхідній для надійної роботи ШІ. Цей людський дотик особливо важливий для таких складних завдань, як аналіз настроїв у тексті або ідентифікація тонких об’єктів на зображеннях.
Шкала анотації даних
Масштаб анотації даних, необхідних для навчання моделей ШІ, зашкалює.
Розробка таких технологій, як безпілотні автомобілі, вимагає мільйонів анотовані зображення та відео. Кожен кадр має бути точно позначений, щоб відображати реальні умови, такі як дорожні знаки, транспортні засоби, пішоходи та зміни погоди. Ці зусилля гарантують, що алгоритми можуть правильно інтерпретувати своє середовище та приймати безпечні рішення.
Реальні приклади інструментів AI, які використовують анотовані дані
Декілька інструментів штучного інтелекту в повсякденному використанні значною мірою покладаються на анотовані дані для ефективного функціонування. Ці приклади ілюструють важливість анотації даних для покращення взаємодії з користувачем і покращення процесу прийняття рішень.
Google Maps
Карти Google – це загальновизнаний інструмент штучного інтелекту, який використовує анотовані картографічні дані. Для точної навігації це залежить від інформації про дороги, схеми руху та орієнтири. Коли користувачі шукають маршрути, система аналізує ці анотовані дані, щоб рекомендувати найкращі маршрути на основі умов реального часу.
Такі оновлення, як перекриття доріг або аварії, плавно інтегруються, що дозволяє програмі швидко адаптуватися та інформувати користувачів.
Рекомендації YouTube
Система рекомендацій YouTube використовує дані з мітками, щоб пропонувати відео на основі ваших уподобань. Він додає до відео такі деталі, як жанр, вміст і залучення користувачів. Це дозволяє ШІ розпізнавати ваші звички перегляду та рекомендувати подібний контент.
Точні анотації гарантують, що алгоритм YouTube пропонує відео, які відповідають вашим інтересам.
Розумні домашні пристрої
Пристрої розумного дому, включаючи голосові помічники та системи безпеки, залежать від анотованих даних для ефективної роботи. Коли користувач дає команду типу «увімкніть світло”, пристрій використовує позначені голосові дані для точної інтерпретації запиту.
Анотації допомагають цим системам розпізнавати різні акценти та моделі мовлення, покращуючи реакцію. У сфері домашньої безпеки штучний інтелект аналізує дані датчиків, щоб виявити незвичну активність, використовуючи позначену інформацію, щоб вирішити, коли надсилати сповіщення.
Медична діагностика
Інструменти ШІ використовують анотовані медичні зображення для покращення діагностичних можливостей охорона здоров'я. Такі методи, як виявлення пухлин і сегментація органів, покладаються на точне маркування медичних зображень.
Окрім обробки зображень, ШІ також досягає успіхів догляд за пам'яттю. Анотовані дані відіграють вирішальну роль у розробці інструментів, які допомагають підтримувати когнітивне здоров’я.
Підсумкові думки: Чому анотація даних важлива більше, ніж будь-коли
Очікується, що глобальне створення даних перевершить 180 зетабайт до 2025 рокупопит на точне та вичерпне маркування даних лише зростатиме. Наприклад, кілька років тому для створення прототипу ШІ було достатньо позначити лише кілька точок на обличчі. Сьогодні тільки на губах може бути до 20 точок.
Розуміння важливості анотації даних допомагає нам оцінити приховану роботу, яка забезпечує роботу систем ШІ, якими ми користуємося щодня. У міру того, як ці технології стають розумнішими, збільшаться й методи маркування, що робить анотацію даних важливою частиною майбутнього ШІ.
Відвідайте unite.ai щоб бути в курсі останніх новин штучного інтелекту, інновацій та всього іншого.
