Согласно недавнему отчету исследовательской фирмы Cognilytica, более 35 компаний в настоящее время заняты предоставлением человеческого труда для добавления меток и аннотаций к данным, для мощных контролируемых алгоритмов обучения. Некоторые из этих фирм используют общие краудсорсинговые подходы к маркировке данных. В то же время другие предлагают свои собственные, управляемые и обученные трудовые ресурсы, которые могут удовлетворить широкий спектр общих и специфических потребностей в области маркировки данных.
В отчете Cognilytica подробно описано, как задачи для маркировки и аннотирования данных сильно зависят от вида данных, которые должны быть помечены для целей машинного обучения и конкретной задачи обучения, которая необходима. Основные варианты использования для маркировки данных делятся на следующие основные категории:
Классификация изображений
Речевая и текстовая маркировка, маркировка речи и текста
Тегирование 3D Point Cloud
Анализ настроений
Разговорная маркировка
Релевантность и персонализация маркировки
Разработка “графа знаний”
Эти задачи маркировки становятся все более сложными и специфичными для конкретных областей по мере разработки моделей машинного обучения, которые могут обрабатывать более общие случаи использования. Например, инновационные медицинские технологии компании создают модели машинного обучения, которые могут идентифицировать возможные проблемы в медицинских изображениях, такие как сгустки, переломы, опухоли, обструкции и другие проблемы. Для построения этих моделей требуются первые обучающие алгоритмы машинного обучения для выявления проблем в изображениях. Для обучения моделей машинного обучения требуется много данных, которые были помечены с указанием конкретных проблемных областей. Для выполнения этой задачи по маркировке требуется определенный уровень знаний о том, как определить конкретную проблему, и знания о том, как правильно ее маркировать. Это не задача для случайного, уличного человека. Решение этой задачи требует определенного опыта в предметной области.
Источник: https://leisurecentre.ru/iskusstvennyj-intellekt-prodolzhaet-ostro-nuzhdatsya-v-cheloveke-chast-2/
