The Enterprise Guide to Data Labeling Across AI Modalities: Κείμενο, εικόνα, βίντεο και LiDAR

Ο σχολιασμός κειμένου αποτελεί τη βάση για μεγάλα γλωσσικά μοντέλα και εφαρμογές επεξεργασίας φυσικής γλώσσας. Στις συνήθεις εργασίες σχολιασμού περιλαμβάνονται η αναγνώριση επωνυμίας οντοτήτων (NER), όπου οντότητες όπως άτομα, οργανισμοί ή οικονομικές συναλλαγές επισημαίνονται σε έγγραφα. επισήμανση συναισθήματος, η οποία κατηγοριοποιεί τα σχόλια των πελατών ή των υπαλλήλων σε θετικά, αρνητικά ή ουδέτερα. και σχολιασμός προτροπής/απόκρισης, ο οποίος παρέχει δομημένα δεδομένα για την ενισχυτική μάθηση με ανθρώπινη ανάδραση (RLHF) σε παραγωγικά μοντέλα AI. Οι επιχειρήσεις χρησιμοποιούν αυτούς τους σχολιασμούς για να ενισχύσουν εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης, από chatbot έως συστήματα συμμόρφωσης με κανονισμούς, διασφαλίζοντας ότι τα μοντέλα εκπαιδεύονται σε κείμενο που είναι ακριβές ως προς τα συμφραζόμενα και ποικιλόμορφο από γλωσσική άποψη.

Τα μοντέλα υπολογιστικής όρασης εξαρτώνται από μεγάλους όγκους εικόνων με σχολιασμό. Ο σχολιασμός μπορεί να έχει τη μορφή οριοθέτησης πλαισίων, πολυγώνων ή τμηματοποίησης σε επίπεδο εικονοστοιχείων. Σε εταιρικά πλαίσια, αυτό επιτρέπει στους οργανισμούς λιανικής να εκπαιδεύουν μοντέλα για την παρακολούθηση των ραφιών, διασφαλίζοντας την παρακολούθηση του αποθέματος σε πραγματικό χρόνο. οι κατασκευαστές χρησιμοποιούν ετικέτες με εικόνα για τον εντοπισμό ελαττωμάτων του προϊόντος κατά τη διασφάλιση ποιότητας, Οι προγραμματιστές και οι προγραμματιστές AV βασίζονται σε εκατομμύρια εικόνες πεζών και οχημάτων με σχολιασμό για να εκπαιδεύσουν τα μοντέλα αντίληψης. Χωρίς ακριβή επισήμανση εικόνων, αυτά τα μοντέλα AI κινδυνεύουν να υποστούν εσφαλμένη ταξινόμηση, η οποία μπορεί να βλάψει την εμπιστοσύνη της επωνυμίας ή ακόμη και να δημιουργήσει κινδύνους για την ασφάλεια.

Ο σχολιασμός βίντεο απαιτεί την προσθήκη ετικετών σε ακολουθίες καρέ, συχνά ανά διαστήματα του χιλιοστού του δευτερολέπτου. Αυτό είναι ζωτικής σημασίας για συστήματα AI που εξαρτώνται από χρονικά πλαίσια. Η ρομποτική αποθήκης, για παράδειγμα, βασίζεται σε βίντεο με σχολιασμό για την αποτελεσματική και ασφαλή πλοήγηση. Τα συστήματα παρακολούθησης ασφάλειας βασίζονται σε σχολιασμούς βίντεο για τον εντοπισμό απειλών ή ανωμαλιών σε πραγματικό χρόνο. Οι αθλητικές εταιρείες χρησιμοποιούν την επισήμανση βίντεο για ανάλυση, προσθέτοντας ετικέτα καρέ προς καρέ στις κινήσεις των παικτών. Η πολυπλοκότητα και ο όγκος των δεδομένων βίντεο καθιστούν τον ακριβή σχολιασμό ιδιαίτερα δύσκολο, καθώς απαιτούνται πλατφόρμες ενορχήστρωσης ροής εργασιών για την εξασφάλιση ταχύτητας και ακρίβειας.

Ο σχολιασμός δεδομένων LiDAR βρίσκεται στο επίκεντρο της αυτόνομης οδήγησης και της ρομποτικής. Οι αισθητήρες LiDAR δημιουργούν τεράστια τρισδιάστατα νέφη σημείων που πρέπει να τμηματοποιούνται και να επισημαίνονται με ακρίβεια. Αυτό περιλαμβάνει την ταξινόμηση πεζών, οχημάτων και εμποδίων σε τρισδιάστατο χώρο. Πέρα από το AV, ο σχολιασμός LiDAR είναι ζωτικής σημασίας για τη ρομποτική πλοήγηση, τη χαρτογράφηση με drone και τη χωρική μοντελοποίηση AR/VR. Σε αντίθεση με τις δισδιάστατες εικόνες, τα δεδομένα LiDAR προσφέρουν βάθος, καθιστώντας τους σχολιασμούς σημαντικά πιο πολύπλοκους. Μόνο ο συνδυασμός αυτοματοποίησης + ανθρώπινης σύνδεσης (HITL) μπορεί να προσφέρει την ακρίβεια που απαιτούν οι επιχειρήσεις για εφαρμογές ζωτικής σημασίας για την ασφάλεια.