Типы разметки данных для машинного обучения

Разметка изображений является ключевым компонентом в области компьютерного зрения и распознавания образов. Она может включать в себя:

Выделение и классификацию объектов
Аннотаторы выделяют и помечают объекты на изображении (например, машины на дороге)

Сегментацию изображения
Разделение изображения на сегменты и классификацию каждого сегмента.

Разметка видео данных предоставляет информацию о динамике и перемещении объектов во времени. Этот процесс может включать в себя:

Трекинг движущихся объектов
Определение пути движения объектов на видео с течением времени.

Аннотирование ключевых событий
Пометка ключевых моментов в видео, таких как изменение сцены или действия.

Сегментацию видео
Разделение видео на сегменты с разной информацией или контекстом.

Обнаружение и трекинг объектов
Определение моментов, когда объекты появляются и исчезают на видео.

Используется в области компьютерного зрения и 3D-моделирования. Этот тип разметки может включать в себя:

Выделение объектов и их контуров
Аннотаторы могут выделять объекты и определять их контуры в облаке точек, что используется в беспилотных автомобилях и робототехнике.

Классификация объектов
Помечать объекты различных классов (например, деревья, здания, люди) в 3D-пространстве.

Разметка аудио данных становится все более важной с развитием голосовых технологий. Процесс разметки аудио может включать в себя:

Транскрибацию речи
Аннотаторы могут выделять важные слова или фразы в тексте, что полезно для задач извлечения информации.

Классификацию аудио-событий
Тексты могут быть разделены на категории или темы, что позволяет строить классификационные модели.

Разметка текста — это процесс аннотации текстовых данных с целью сделать их пригодными для анализа и обучения моделей машинного обучения. Этот процесс может включать в себя:

Выделение ключевых фраз и слов
Аннотаторы могут выделять важные слова или фразы в тексте, что полезно для задач извлечения информации.

Классификация по категориям
Тексты могут быть разделены на категории или темы, что позволяет строить классификационные модели.

Пометка сущностей
В текстах можно выделять и помечать именованные сущности, такие как имена, даты, местоположения.

Каждый из этих типов разметки имеет свои особенности и требует специализированных инструментов и методов. Понимание этих типов разметки данных помогает исследователям и инженерам эффективно подготавливать данные для обучения и разработки разнообразных приложений машинного обучения.