Посібник для підприємств із маркування даних за допомогою засобів штучного інтелекту: Текст, зображення, відео та LiDAR

Текстові анотації є основою великих мовних моделей і додатків для обробки природної мови. Поширені завдання анотації включають розпізнавання іменованих об’єктів (NER), коли об’єкти, як-от людей, організації або фінансові операції, позначаються в документах; маркування настроїв, яке класифікує відгуки клієнтів або співробітників на позитивні, негативні або нейтральні; а також анотація запиту/відповіді, яка надає структуровані дані для навчання з підкріпленням із зворотним зв’язком людини (RLHF) у генеративних моделях ШІ. Підприємства використовують ці анотації для створення додатків із штучним інтелектом, від чат-ботів до систем відповідності нормативним вимогам, забезпечуючи навчання моделей на тексті, який як контекстно точний, так і лінгвістично різноманітний.

Комп’ютерні моделі зору залежать від великої кількості анотованих зображень. Анотація може мати форму обмежувальних рамок, багатокутників або сегментації на рівні пікселів. У контексті підприємства це дає змогу організаціям роздрібної торгівлі навчати моделі для моніторингу полиць, забезпечуючи відстеження запасів у реальному часі. виробники використовують графічне маркування для виявлення дефектів продукції під час перевірки якості; і розробники AV покладаються на мільйони анотованих зображень пішоходів і транспортних засобів, щоб тренувати моделі сприйняття. Без точного маркування зображення ці моделі штучного інтелекту ризикують помилково класифікувати, що може зашкодити довірі до бренду або навіть створити ризики для безпеки.

Анотація відео вимагає позначення послідовності кадрів, часто з інтервалом у мілісекунді. Це надзвичайно важливо для систем штучного інтелекту, які залежать від тимчасового контексту. Наприклад, для ефективної та безпечної навігації складська робототехніка залежить від відео з анотаціями. Системи моніторингу безпеки використовують відеоанотації для виявлення загроз або відхилень у реальному часі. Спортивні організації використовують позначення відео для аналітики, позначаючи переміщення гравців кадр за кадром. Завдяки складності та об’єму відеоданих створювати точні анотації надзвичайно складно, оскільки платформи для організації робочих процесів забезпечують як швидкість, так і точність.

Анотація даних LiDAR – це основа автономного водіння та робототехніки. Датчики LiDAR створюють масивні тривимірні хмари точок, які потрібно чітко розділити та позначити. Це передбачає класифікацію пішоходів, транспортних засобів і перешкод у тривимірному просторі. Крім AV, анотація LiDAR має вирішальне значення для роботизованої навігації, картографування на основі дронів і просторового моделювання AR/VR. На відміну від 2D-зображень, дані LiDAR надають глибину, завдяки чому анотація значно ускладнюється. Лише поєднання автоматизації та взаємодії з людиною (HITL) може забезпечити точність, необхідну підприємствам для додатків, які важливі для безпеки.