Qu'est-ce que l'étiquetage des données et pourquoi est-ce important pour l'intelligence artificielle ?

11 janvier 2023 par Mark Allinson Laisser un commentaire

L'étiquetage des données est le processus d'identification et d'étiquetage des éléments dans les échantillons de données. Le processus peut être manuel ou via un logiciel désigné. Les étiquettes taguées sur les différents éléments de classe doivent être uniques, descriptives et indépendantes pour fournir une séquence unique, également appelée algorithme.

Dans l'apprentissage automatique, l'étiquetage des données ajoute des étiquettes significatives aux données brutes identifiées afin que le modèle d'apprentissage automatique puisse apprendre à partir des données.

Les outils d'annotation d'images sont des logiciels qui simplifient le processus d'annotation et d'étiquetage des données grâce à des ensembles de données structurés utilisés pour former des algorithmes de vision par ordinateur. Vous pouvez utiliser les outils sur n'importe quelle forme de données brutes, telles que des textes, des images, des bases de données et des formats tels que des présentations PowerPoint ou des tableaux blancs.

L'étiquetage et l'annotation des données peuvent être aussi simples que de demander aux gens d'identifier divers objets et d'y attacher des étiquettes ou via des processus complexes guidés par l'IA. Dans l'apprentissage automatique, les processus guidés par l'IA commencent par collecter les entrées de balises des humains, et le modèle d'apprentissage automatique apprend les modèles sous-jacents dans le processus de formation du modèle.

Vous pouvez utiliser un ensemble de données correctement étiqueté comme vérité terrain, l'outil standard pour former et évaluer un modèle d'apprentissage automatique donné. La précision de la vérité terrain déterminera la précision du modèle entraîné et exigera donc du temps et des ressources pour éviter les erreurs.

L'étiquetage des données nécessite de gros lots de données brutes pour établir une base solide pour des modèles prévisibles. Les données que vous utilisez pour jeter les bases de l'apprentissage doivent être balisées et étiquetées autour de caractéristiques de données spécifiques qui aident le modèle d'apprentissage à organiser les données en modèles.

Un ensemble de données étiqueté avec précision fournit une vérité de terrain fiable que le modèle d'apprentissage automatique utilise pour affiner la précision de ses annotations et vérifier sa prédiction. La précision de l'ensemble d'apprentissage est affectée par des erreurs dans l'étiquetage des données.

Pour éviter les erreurs, vous pouvez utiliser une approche Human-in-the-Loop (HITL) qui implique de conserver des étiqueteurs humains dans la formation et le test des modèles de données d'apprentissage automatique.

L'apprentissage automatique applique différents processus d'étiquetage et d'annotation de données alimentés par l'IA en fonction de la nature des données analysées. Les types courants d'étiquetage des données incluent :

Le développement d'un modèle de version informatique nécessite que vous étiquetiez des points clés de données, des images ou des pixels ou que vous encapsuliez une seule entité dans une zone de délimitation pour créer l'ensemble de données d'apprentissage. Les étiquettes attribuées à chaque élément identifié doivent être catégoriquement correctes.

Vous pouvez utiliser la version informatique que vous développez grâce à cette méthode pour identifier automatiquement les points clés d'une image, catégoriser les images, segmenter une image ou détecter l'emplacement des objets.

La version de traitement audio convertit chaque son détectable en un format structuré pour l'apprentissage automatique. Ces sons incluent :

Ce processus nécessite une intervention humaine, et vous devez d'abord le transcrire manuellement en texte écrit. Vous pouvez développer davantage les données en catégorisant l'audio et en ajoutant des balises. Les catégories et les balises de cette version deviennent votre jeu de données d'entraînement pour les données brutes suivantes.

Le traitement du langage naturel est un processus d'étiquetage de données pour les données textuelles dans la reconnaissance optique des caractères, la reconnaissance du nom d'entité et l'analyse des sentiments. Le processus doit commencer par identifier manuellement les différents éléments d'un lot de texte et attribuer des balises pour créer la vérité terrain. Vous souhaiterez peut-être identifier différentes parties du lot de données, notamment :

Pour identifier ces parties, vous devez tracer des bordures autour des blocs de texte et ensuite transcrire le texte dans votre vérité terrain.

Il existe différentes techniques que vous pouvez appliquer pour améliorer la précision et l'efficacité de chaque format d'étiquetage de données disponible, notamment :

L'étiquetage des données est essentiel dans l'apprentissage automatique, le traitement des données et l'apprentissage supervisé. Bien que l'étiquetage manuel des données soit possible, l'utilisation de l'IA améliore l'efficacité, la précision et la quantité de données que l'on peut annoter à la fois.

Les données d'entrée et de sortie sont traitées et étiquetées pour une utilisation future. Une formation système pour identifier et étiqueter un élément de données spécifique peut déchiffrer un lot et attribuer des étiquettes de manière appropriée.

L'une des applications les plus courantes de l'étiquetage des données d'IA est la construction d'algorithmes ML pour les véhicules autonomes. Les autonomes ont besoin d'algorithmes d'apprentissage automatique pour identifier divers objets sur leur parcours afin d'interagir avec l'environnement et de conduire en toute sécurité.

C'est grâce à l'étiquetage et à l'annotation des données que l'intelligence artificielle des voitures peut différencier les différents objets disponibles dans l'environnement et les actions à entreprendre pour éviter les accidents.

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