Podnikový průvodce označováním dat v různých modalitách AI: Textové zprávy, obrázky, videa a LiDAR

Textové anotace tvoří páteř velkých jazykových modelů a aplikací na zpracování přirozeného jazyka. Mezi běžné úkoly poznámek patří rozpoznávání pojmenovaných entit (NER), kdy jsou entity, jako jsou lidé, organizace nebo finanční transakce, označeny v dokumentech. sentimentální nálepkování, které rozděluje zpětnou vazbu od zákazníků nebo zaměstnanců na pozitivní, negativní nebo neutrální; a anotace s rychlou odezvou, která poskytuje strukturovaná data pro podporu učení s lidskou zpětnou vazbou (RLHF) v generativních modelech umělé inteligence. Podniky používají tyhle anotace k podpoře aplikací využívajících umělou inteligenci – od chatbotů až po systémy dodržování předpisů. Díky tomu jsou modeláři trénováni na textu, který je kontextově přesný a jazykově rozmanitý.

Modely počítačového vidění jsou závislé na velkém množství anotovaných snímků. Poznámky můžou mít podobu ohraničujících rámečků, mnohoúhelníků nebo segmentace na úrovni obrazových bodů. V podnicích to umožňuje maloobchodním organizacím trénovat modely pro sledování regálů, které zajišťují sledování zásob v reálném čase. Výrobci při zajišťování kvality používají obrazové štítky, aby odhalili vady produktů; a AV vývojáři se při trénování modelů vnímání spoléhají na miliony komentovaných snímků chodců a aut. Bez přesného označení obrázku hrozí, že tyto modely umělé inteligence budou nesprávně klasifikovány, což může narušit důvěru ke značce nebo dokonce ohrozit bezpečnost.

Poznámky k videu vyžadují označování sekvencí snímků (často v milisekundových intervalech). To je důležité pro systémy umělé inteligence, které jsou závislé na časovém kontextu. Například robotika ve skladech spoléhá na anotované video, aby mohla fungovat efektivně a bezpečně. Bezpečnostní monitorovací systémy spoléhají na videopoznámky, aby odhalily hrozby nebo anomálie v reálném čase. Sportovní organizace používají označování videí k analýze a označují pohyb hráčů snímek po snímku. Kvůli složitosti a množství videodat jsou přesné anotace obzvlášť náročné, protože vyžadují platformy pro orchestraci pracovních postupů, které zajistí rychlost a přesnost.

Anotace dat LiDAR jsou jádrem autonomního řízení a robotiky. Senzory LiDAR generují obrovská 3D mračna bodů, která musí být přesně segmentovaná a označená. Jde o klasifikaci chodců, aut a překážek v trojrozměrném prostoru. Kromě AV je anotace LiDAR klíčová pro robotickou navigaci, mapování založené na dronech a prostorové modelování AR/VR. Na rozdíl od 2D obrázků mají data LiDAR větší hloubku, takže jsou poznámky výrazně složitější. Jen kombinace automatizace a HITL dokáže zajistit přesnost, kterou podniky potřebují pro aplikace, které jsou klíčové z hlediska bezpečnosti.