5 трендов в аннотировании данных в 2023 году

С развитием технологий искусственного интеллекта наблюдается рост автоматизации процессов аннотирования данных. Модели машинного обучения, обученные на больших объемах данных, становятся способными предсказывать и размечать объекты на изображениях и видео. Это ускоряет процесс создания размеченных датасетов и повышает эффективность работы.

С увеличением разнообразия областей применения машинного обучения требуется более точная и сложная разметка данных. Например, в медицинской сфере требуются точные аннотации для диагностических изображений, а в автопроме — для обучения беспилотных транспортных средств. Этот тренд отражает потребность в индивидуальном подходе к различным предметным областям.

Аннотирование текстовых данных становится более тонким с использованием методов обработки естественного языка. Это включает в себя не только выделение ключевых фраз и именованных сущностей, но и понимание контекста и семантики текста. Такие подходы применяются в создании размеченных датасетов для обучения моделей обработки текста.

С развитием области анализа временных рядов и данных движения появляется потребность в специфичной разметке. Выделение объектов в видеопотоках, разметка временных интервалов, и создание датасетов для обучения моделей, способных анализировать динамику изменений в данных.

С увеличением масштабов проектов по машинному обучению возникает потребность в гармонизации и стандартизации процессов разметки. Создание унифицированных форматов для разметки, разработка единых протоколов валидации данных, и внедрение стандартов качества разметки.

Аннотирование данных — это постоянно эволюционирующая область, и в 2023 году наблюдается ряд значимых трендов. Автоматизация, точная аннотация, обработка текстов и данных движения, а также стандартизация процессов являются ключевыми направлениями, формирующими будущее аннотирования данных в мире машинного обучения.