Ettevõtetele mõeldud juhend andmete märgendamiseks erinevates tehisintellekti valdkondades: tekst, pilt, video ja LiDAR
Iga tehisintellekti tüüp vajab andmete märgistamiseks oma ainulaadset lähenemist. Tekstidel põhinevat LLM-i tuleb märgistada hoopis teistsuguse protsessiga kui autonoomset sõidukit, mis tugineb LiDAR-tehnoloogiale. Ettevõtte juhtidele on oluline mõista andmete märgistamise erinevaid vorme – sealhulgas teksti, pildi, video ja LiDAR-i –, et valida sobiv partner ja strateegia. Iga vormiga kaasnevad erinevad väljakutsed, need nõuavad erinevaid oskusi ning mõjutavad ettevõtte tehisintellekti tulemusi omal moel.
Teksti annotatsioon LLM-ide ja NLP jaoks
Teksti märgendamine on suurte keelemudelite (LLM-ide) ja loomuliku keele töötlemise (NLP) rakenduste alus. Levinumad märgendamisülesanded on järgmised:
Nimega üksuste tuvastamine (NER): Selliste üksuste nagu inimesed, organisatsioonid või finantstehingud dokumentides märgistamine.
Meelsuse märgistus: Kliendi või kasutaja tagasiside liigitamine positiivseks, negatiivseks või neutraalseks.
Küsimuse ja vastuse märgistus: Küsimuste ja vastuste hindamine ning struktureerimine, et suunata LLM-i käitumist.
Ettevõtted kasutavad neid annotatsioone tehisintellekti rakenduste, näiteks vestlusrobotite ja regulatiivsete nõuetele vastavuse süsteemide jaoks, tagades, et mudelid on koolitatud tekstiga, mis on nii kontekstitundlikult täpne kui ka keeleliselt mitmekesine.
Pildi annotatsioon arvutinägemise jaoks
Arvutinägemise mudelid sõltuvad suurtest hulkadest märgistatud piltidest. Märgistamine võib toimuda piiritlevate kastide, hulknurkade või pikslitasandi segmenteerimisena. Olulised ettevõtete rakendused hõlmavad järgmist:
Jaekaubandus: Koolitusmudelid riiulite jälgimiseks, et tagada laoseisu jälgimine reaalajas.
Tootmine: Tootedefektide tuvastamine kvaliteedikontrolli protsesside käigus.
Autonoomsed sõidukid (AV): Miljonite jalakäijate ja sõidukite piltide märgistamine ohutute navigeerimismudelite treenimiseks.
Ilma täpse pildianoteeringuta võivad need tehisintellekti mudelid teha valeklassifikatsioone, mis võivad kahjustada brändi usaldust või isegi tekitada ohutusriske.
Videoanotatsioon ajapõhiste mudelite jaoks
Videoanotatsioon nõuab järjestikuseid kaadreid, sageli millisekundiliste intervallidega. See on oluline tehisintellekti süsteemide jaoks, mis sõltuvad ajalisest kontekstist:
Laorobootika: Kasuta märgistatud videot, et liikuda tõhusalt ja turvaliselt.
Turvasüsteemide jälgimine: Tuvastab ohud või kõrvalekalded reaalajas.
Spordianalüütika: Märgi mängija liikumised kaaderhaaval, et saada põhjalikke operatiivseid teadmisi.
Videoandmete keerukus ja maht muudavad täpse märgistamise eriti keeruliseks, mistõttu on vaja spetsiaalseid töövoo orkestreerimise platvorme, et tagada nii kiirus kui ka täpsus.
LiDARi ja 3D-punktipilve märgendamine
Valguse tuvastamise ja radari (LiDAR) andmete märgendamine on autonoomse sõidu ja robootika keskmes. LiDAR-andurid loovad tohutuid 3D punktipilvi, mis tuleb täpselt segmenteerida ja märgistada. Olulised omadused on järgmised:
Jalakäijate, sõidukite ja takistuste klassifitseerimine kolmemõõtmelises ruumis.
Toetab robotite navigeerimist, droonipõhist kaardistamist ning liitreaalsuse (AR) ja virtuaalreaalsuse (VR) ruumilist modelleerimist.
Tutvustame sügavuse keerukust, mis eristab LiDAR-i traditsioonilistest 2D-piltidest.
Ainult automatiseerimise ja inimese kaasamise (HITL) töövoogude kombinatsioon suudab tagada täpsuse, mida ettevõtted vajavad ohutuskriitiliste rakenduste jaoks.
Andmete märgistamise tehnikate kokkuvõte vastavalt andmeliigile
Andmete modaalsus | Kasutusjuhtumite näited | Annotatsiooni tehnikad | Võimalikud väljakutsed |
|---|---|---|---|
Tekst | Vestlusrobotid, loomuliku keele töötlemine, regulatiivne vastavus, meeleoluanalüüs | Nimega üksuste tuvastamine (NER), meeleolu märgistamine, küsimuse/vastuse vastavusse viimine | Kontekstuaalsed nüansid, keeleline mitmekesisus, valdkonnaspetsiifilisus |
Pilt | Jaemüügi riiulite jälgimine, tootmise kvaliteedikontroll, arvutinägemine | Piiravad kastid, hulknurgad, semantiline/pikslitasandi segmenteerimine | Suur visuaalne varieeruvus, erijuhtumite objektide tuvastamine |
Video | Laorobootika, turva-anomaaliate tuvastamine, spordianalüütika | Kaader-kaadri kaupa jälgimine, ajaline märgistus, objekti püsivus | Suur andmemaht, ajutine järjepidevus kaadrite vahel |
Lidar | Autonoomsed sõidukid, droonikaardistamine, AR/VR ruumilised mudelid | 3D punktipilve segmenteerimine, piiravad kuubikud, ruumiline jälgimine | Sügav keerukus, kõrge täpsus ohutuskriitilistes keskkondades |
Miks Uberi tehisintellekti lahendused
Uberi tehisintellekti lahendused toetavad kõiki märgendamise viise, sealhulgas teksti, pilti, videot, heli ja LiDARit, pakkudes igale valdkonnale kohandatud töövooge. Meie uLabel platvorm ühendab automatiseerimise ja inimese osalusega kontrolli, tagades nii ulatuse kui ka täpsuse. Tõestatud kogemusega erinevates tööstusharudes ja märgendamisviisides võimaldab Uber ettevõtetel tehisintellekti mudeleid kindlalt kasutusele võtta, teades, et nende treeningandmed on täpselt märgendatud.
Loome koos paremat
tehisintellekti
Räägi meile oma projektist. Näitame sulle
andmeid, mis aitavad sul eesmärgini jõuda.
Loome koos paremat
tehisintellekti
Räägi meile oma projektist. Näitame sulle
andmeid, mis aitavad sul eesmärgini jõuda.
Lahendused
Tööstusharud
Ressursid
Avasta