Аннотирование: основы для построения датасетов в машинном обучении

Аннотирование данных представляет собой процесс добавления меток, метаданных или аннотаций к необработанным данным. Эти аннотации придают структуру и смысл информации, делая её понятной для алгоритмов машинного обучения. Аннотации могут включать в себя различные типы информации, такие как классификация объектов, метки сущностей, выделение ключевых элементов и многое другое.

Для обучения моделей машинного обучения необходимы размеченные датасеты, содержащие как сами данные, так и соответствующие аннотации. Датасеты служат для обучения и тестирования алгоритмов и моделей. Размеченные данные позволяют моделям извлекать закономерности, делать предсказания и выполнять разнообразные задачи, включая классификацию, детекцию объектов и сегментацию.

Аннотирование изображений применяется в задачах компьютерного зрения, где модели обучаются анализировать и понимать содержимое изображений. Примеры задач, требующих аннотированных изображений, включают в себя:

Классификация объектов
Классификация изображений на основе их визуального содержания включает в себя процесс присвоения одного или нескольких классов с целью определения объектов, присутствующих на изображении.

Детекция объектов
Выделение и маркировка объектов на изображении для определения объектов и их положения на изображении. Детекция производится с помощью инструментов аннотирования: боксов, полигонов, кубоидов, точек и линий в зависимости от задачи.

Сегментация изображений
Разделение изображения на сегменты и классифицирование каждого сегмента (по пикселям). Может выделяться только часть необходимых объектов или полностью все объекты на изображении.

В некоторых случаях аннотирование может включать в себя и реферирование данных. Реферирование означает создание краткого описания или аннотации для текстовых данных. Это часто применяется в задачах обработки естественного языка (NLP), где к тексту добавляются краткие сжатые описания его содержания.

Другими словами, аннотирование - это разметка необработанных данных, для обучения моделей и алгоритмов в области машинного обучения. Без правильных аннотаций данные будут бесполезными для алгоритмов машинного обучения.