Depuis des années, les entreprises investissent massivement dans l’apprentissage automatique. En fait, l’apprentissage automatique est l’un des domaines de recherche les plus actifs dans le domaine de l’intelligence artificielle (IA). L’objectif principal de la recherche dans le domaine de l’apprentissage automatique est de créer des machines ou des ordinateurs intelligents et autonomes, capables de reproduire les capacités cognitives humaines et d’acquérir des connaissances par eux-mêmes. Comprendre suffisamment bien l’apprentissage humain pour reproduire des aspects de ce comportement d’apprentissage dans des machines est donc un objectif scientifique digne d’intérêt en soi. Chaque jour, les humains apprennent aux ordinateurs à résoudre de nombreux problèmes nouveaux et passionnants, tels que la lecture de votre liste de lecture préférée, l’indication de l’itinéraire pour vous rendre au restaurant le plus proche, etc.
Mais il y a encore beaucoup de choses que les ordinateurs ne peuvent pas faire, en particulier dans le contexte de la compréhension du comportement humain. Les méthodes statistiques se sont avérées efficaces pour aborder ces problèmes, mais les techniques d’apprentissage automatique fonctionnent mieux lorsque les algorithmes reçoivent des pointeurs sur ce qui est pertinent et significatif dans un ensemble de données, plutôt que d’énormes masses de données. Dans le contexte du traitement du langage naturel, ces pointeurs se présentent souvent sous la forme d’annotations – l’art d’étiqueter les données disponibles sous différents formats. L’annotation et l’étiquetage des données sont deux éléments fondamentaux de l’apprentissage automatique qui aident les machines à reconnaître les images, les textes et les vidéos.
Qu’est-ce que l’annotation des données ?
Il ne suffit pas de fournir à un ordinateur des quantités massives de données et de s’attendre à ce qu’il apprenne à parler. Les données doivent être collectées et présentées de manière à ce qu’un ordinateur puisse facilement reconnaître des modèles et des déductions à partir des données. Pour ce faire, on ajoute généralement des métadonnées pertinentes à un ensemble de données. Toute balise de métadonnées utilisée pour marquer des éléments de l’ensemble de données est appelée annotation sur l’entrée. Ainsi, dans l’apprentissage automatique, les données doivent être annotées, ou plus simplement étiquetées, afin que le système puisse facilement les reconnaître. Mais pour que les algorithmes apprennent de manière efficace et efficiente, l’annotation des données doit être précise et pertinente par rapport à la tâche confiée à l’ordinateur. En termes simples, l’annotation des données est la technique qui consiste à étiqueter les données afin que la machine puisse comprendre et mémoriser les données d’entrée.
Qu’est-ce que l’étiquetage des données ?
Les données se présentent sous de nombreuses formes différentes, telles que le texte, les images, l’audio et la vidéo. Pour enrichir les données afin que la machine puisse les reconnaître grâce aux algorithmes d’apprentissage automatique, les données doivent être étiquetées. L’étiquetage des données, comme son nom l’indique, est le processus d’identification des données brutes qui permet d’attacher une signification à différents types de données afin d’entraîner un modèle d’apprentissage automatique. Lorsque les données sont étiquetées, elles sont utilisées pour former des algorithmes avancés qui reconnaîtront des modèles à l’avenir. L’étiquetage consiste essentiellement à marquer les données ou à ajouter des métadonnées pour les rendre plus significatives et informatives afin que les machines puissent les comprendre et en tirer des enseignements. Par exemple, une étiquette peut indiquer qu’une image contient une personne ou un animal, ou un fichier audio dans quelle langue, ou encore déterminer le type d’action effectué dans une vidéo.
Différence entre l’annotation et l’étiquetage des données
Signification
– L’étiquetage et l’annotation des données sont des termes souvent utilisés de manière interchangeable pour représenter le processus de marquage ou d’étiquetage des données disponibles dans de nombreux formats différents. L’annotation des données est essentiellement la technique d’étiquetage des données afin que la machine puisse comprendre et mémoriser les données d’entrée à l’aide d’algorithmes d’apprentissage automatique. L’étiquetage des données, également appelé marquage des données, consiste à donner un sens à différents types de données afin d’entraîner un modèle d’apprentissage automatique. L’étiquetage identifie une entité unique à partir d’un ensemble de données.
Objet
– L’étiquetage est une pierre angulaire de l’apprentissage automatique supervisé et diverses industries dépendent encore fortement de l’annotation et de l’étiquetage manuels de leurs données. Les étiquettes sont utilisées pour identifier les caractéristiques des ensembles de données pour les algorithmes de NLP, tandis que l’annotation des données peut être utilisée pour les modèles de perception visuelle. L’étiquetage est plus complexe que l’annotation. L’annotation permet de reconnaître les données pertinentes grâce à la vision par ordinateur, tandis que l’étiquetage est utilisé pour former des algorithmes avancés qui reconnaîtront des modèles à l’avenir. Les deux processus doivent être effectués avec une précision absolue pour s’assurer que les données produisent quelque chose de significatif afin de développer un modèle d’IA basé sur le NLP.
Applications
– L’annotation des données est un élément fondamental dans la création de données d’entraînement pour la vision par ordinateur. Les données annotées sont nécessaires pour entraîner les algorithmes d’apprentissage automatique à voir le monde comme nous, les humains, le voyons. L’idée est de rendre les machines suffisamment intelligentes pour qu’elles apprennent, agissent et se comportent comme des humains, mais d’où vient cette intelligence ? Mais d’où vient cette intelligence ? La réponse est : des données, beaucoup de données. L’annotation est un processus utilisé dans l’apprentissage automatique supervisé pour les ensembles de données de formation afin d’aider les machines à comprendre et à reconnaître les données d’entrée et à agir en conséquence. L’étiquetage est utilisé pour identifier les caractéristiques clés présentes dans les données tout en minimisant l’implication humaine. Les cas d’utilisation dans le monde réel comprennent le NLP, le traitement audio et vidéo, les visions informatiques, etc.
Résumé
L’annotation est un processus utilisé dans l’apprentissage automatique supervisé pour les ensembles de données de formation afin d’aider les machines à comprendre et à reconnaître les données d’entrée et à agir en conséquence. L’étiquetage est utilisé pour identifier les caractéristiques clés présentes dans les données tout en minimisant l’implication humaine. L’étiquetage est la pierre angulaire de l’apprentissage automatique supervisé et plusieurs industries dépendent encore fortement de l’annotation et de l’étiquetage manuels de leurs données. Un mauvais étiquetage pouvant compromettre l’intelligence artificielle, l’étiquetage ou l’annotation doivent être effectués avec précision pour pouvoir être utilisés dans des applications d’intelligence artificielle.