Un bref guide sur l'annotation des données

Saviez-vous que annotation de données détient la clé du succès des modèles d’apprentissage automatique ? Il s'agit d'une tâche vitale qui comble le fossé entre les données brutes et la compréhension de l'IA. Qu’est-ce que l’annotation de données exactement, demandez-vous ? Eh bien, c'est le processus d'étiquetage des données pour entraîner les algorithmes. Mais pourquoi est-ce si crucial ? En termes simples, c’est la base sur laquelle prospère l’apprentissage automatique.

Dans ce bref guide, nous plongerons dans les importances. Tout d’abord, nous découvrirons les différents types d’annotations de données. Ensuite, nous explorerons pourquoi les industries de tous bords misent sur cela. Bien sûr, il y a des avantages qui vont au-delà de simples prédictions correctes. Mais comme tout chemin menant au succès, des défis se cachent également. Découvrez les meilleures pratiques qui orientent l’annotation des données vers l’excellence. À la fin, vous réaliserez que la puissance de l’IA repose sur une base bien annotée. Allons-y !

Qu'est-ce que l'annotation de données ?

Annotation des données est le processus d'étiquetage ou de marquage des données pour fournir des informations significatives aux algorithmes d'apprentissage automatique. Cela implique d’ajouter des annotations ou des métadonnées aux données brutes, les rendant ainsi compréhensibles pour les ordinateurs. Ce faisant, les modèles d’IA et de ML peuvent apprendre des données étiquetées pour reconnaître des modèles et faire des prédictions.

Dans ceux-ci, différents types de données peuvent être étiquetés, tels que des images, du texte, des vidéos, de l'audio et des données de capteurs. Cette étiquette peut prendre la forme de cadres de délimitation, de segmentation sémantique, de balises de classification d'images, de reconnaissance d'entités nommées ou d'étiquettes d'analyse de sentiments.

Que sont les outils d'annotation/étiquetage de données ?

Si nous devons considérer ce qu'est un outil, nous pouvons dire qu'un outil est tout ce qui contribue à faciliter un processus de travail. Or, un outil est tout ce qui peut aider les experts, les spécialistes, à étiqueter ou à étiqueter toutes sortes d'ensembles de données.

Cependant, les annotateurs de données ont besoin d'outils spécifiques ; ces outils peuvent être un portail ou une plate-forme sur laquelle ils peuvent travailler sur tout type d'ensemble de données. Étant donné que de nombreuses entreprises travaillent avec des données, elles veillent à ce que la plateforme qu'elles utilisent pour annoter leurs données soit sécurisée. En optant pour des solutions basées sur le cloud, vous pouvez contribuer à protéger les données contre la perte.

De plus, les logiciels d’outils d’annotation de données peuvent être créés à partir de zéro pour répondre aux besoins de l’entreprise ou peuvent être envoyés à des fournisseurs externes. Quoi qu’il en soit, les outils devraient offrir des fonctionnalités permettant d’annoter la plupart des ensembles de données.

Pourquoi l'annotation des données est-elle importante ?

Il est essentiel que les modèles d'IA et de ML apprennent et fassent des prédictions précises. Ils fournissent des informations utiles en étiquetant ou en marquant les données brutes. Cela aide les ordinateurs à comprendre les données, permettant aux modèles de reconnaître des modèles et de faire des prédictions.

Premièrement, cela améliore la précision et les performances des modèles d’apprentissage automatique. En annotant les données, les modèles peuvent apprendre des exemples étiquetés et généraliser à de nouvelles données invisibles.

Deuxièmement, cela est particulièrement important dans des tâches telles que la reconnaissance d’images. Dans ce contexte, les objets ou les régions d'intérêt au sein des images sont étiquetés avec des cadres de délimitation ou des masques de segmentation. Ces annotations servent de vérité terrain pour la formation l'apprentissage en profondeur modèles, les aidant à identifier et à classer avec précision les objets dans les images.

De plus, dans le traitement du langage naturel (NLP), il joue un rôle crucial. La reconnaissance d'entités nommées (NER) est un processus dans lequel des entités telles que des noms, des dates et des lieux sont étiquetées dans un texte. De plus, les étiquettes d'analyse des sentiments aident à déterminer le sentiment exprimé dans un morceau de texte, permettant aux modèles NLP de comprendre les émotions et les opinions des utilisateurs dans les applications d'analyse des sentiments.

Étapes du processus d'annotation des données

Avant l'annotation des données, certaines étapes doivent être effectuées pour obtenir des données précises et de haute qualité pour la formation des modèles ML. Voici les étapes à suivre :

1. Collecte des données : Collecte des Données est l'étape initiale du processus d'annotation des données. Cela implique de collecter des données pertinentes provenant de diverses sources. Ces données peuvent être structurées, semi-structurées et non structurées, constituées de texte, d'images, de vidéos ou de fichiers audio.

2. Filtrage des données : À ce stade, les données sont filtrées pour une analyse plus facile. Cela prépare le terrain pour l’annotation des données. 

3. Choisissez le bon outil ou fournisseur externe : Il y a un dicton selon lequel le bon outil entre les mains d’une personne moyenne peut produire des résultats passables, mais en même temps, entre les mains d’un expert, il peut faire bouger le monde. La sélection du bon outil ou fournisseur d'annotation de données pour vos projets est une étape nécessaire à considérer.

4. Lignes directrices pour l'annotation des données : L'établissement de certaines règles et lignes directrices que les annotateurs doivent respecter favorisera une plus grande cohérence et précision lors de l'annotation des données.

5. Annotation des données : le processus de marquage des données par des annotateurs humains, un logiciel d'annotation de données, ou les deux.

6. Review: A ce stade, le processus d’annotation des données est presque terminé. Vérification croisée des erreurs telles que les fautes d’orthographe, les erreurs d’interprétation, etc. pour garantir l’exactitude et la cohérence des données annotées. 
   
7. Exportation de données : Après avoir finalisé toutes les procédures, l'exportation des données est la suivante. Choisissez le bon format pour les données à exporter puis passez à la phase suivante de votre projet.

Types d'annotation de données

Il existe différents types, chacun étant adapté aux besoins spécifiques des différentes applications d'IA et de ML. Voyons maintenant quelques-uns de ces types :

1. Image Annotation

Image Annotation est une technique cruciale utilisée en vision par ordinateur pour rendre les données compréhensibles pour les modèles d'apprentissage automatique. Cela implique d'ajouter des étiquettes significatives aux objets ou aux régions d'intérêt dans les images. En utilisant l’annotation de cadre de délimitation, les annotateurs dessinent des cadres autour des objets, définissant leur étendue spatiale. Cette méthode d'annotation est largement utilisée dans les tâches de détection d'objets, permettant au modèle de reconnaître et de localiser avec précision des objets spécifiques dans l'image. L'annotation d'images joue un rôle important dans diverses applications, telles que les véhicules autonomes, les systèmes de surveillance et l'automatisation industrielle.

Il existe trois types de base d'annotation d'image :

• Classification des images : C’est à ce moment-là que les modèles d’IA sont entraînés sur des images annotées. Aider davantage les modèles d'IA à analyser et à classer ces images en fonction de leur contenu.

• Reconnaissance d'objet : Ou plutôt la détection d'objets, est une forme avancée de classification d'images. C'est le processus consistant à repérer avec précision certains objets dans une image. De plus, ces objets peuvent être une description de certains nombres ou l'emplacement exact des objets. Par exemple, une image d'une ville peut être étiquetée « Vie nocturne à New York », mais dans la détection d'objets, elle doit repérer les voitures, les personnes, les bâtiments, les vélos, etc. dans l'image.

• Segmentation: Il s'agit d'une forme plus avancée d'annotation d'image. C'est lorsque l'image est décomposée en différents segments pour aider à analyser et à étiqueter l'image. Ces segments décomposés sont appelés objets image. En fait, il existe trois types de segmentation :

1. Segmentation sémantique: Est le processus par lequel les objets image sont étiquetés en fonction de certaines caractéristiques telles que la taille et l'emplacement.
2. Segmentation d'instance: C'est à ce moment-là que chaque objet de l'image est étiqueté en fonction de son numéro et de sa position.
3. Segmentation panoptique : La combinaison de la segmentation sémantique et d'instance pour l'étiquetage de divers objets dans une image.

2. Annotation textuelle

Annotation textuelle est une technique importante pour rendre les données textuelles utilisables dans les tâches de traitement du langage naturel (NLP). La reconnaissance d'entités nommées (NER) est une méthode d'annotation de texte courante qui recherche et classe les entités nommées telles que les noms, les dates, les lieux et les organisations dans le texte. Les données NER correctement étiquetées sont essentielles dans diverses applications de PNL, notamment les chatbots, l'analyse des sentiments et la récupération d'informations.

De plus, les données textuelles ne sont pas aussi simples que les images et les vidéos qui peuvent être facilement comprises par les machines. Les données textuelles comportent de nombreux biais ou sémantiques. Comme nous le savons, les humains peuvent savoir précisément quand une phrase ou une phrase est pleine de sarcasme ou d’humour. Mais les machines auront du mal à le faire, d’où la nécessité d’annoter le texte.

3. Annotations vidéo

Annotation vidéo implique l'annotation d'objets ou d'événements dans des données vidéo. Contrairement à l’annotation d’images, l’annotation vidéo nécessite d’étiqueter les objets sur plusieurs images, en tenant compte de l’aspect temporel. Cela permet au modèle de comprendre avec précision la dynamique et les mouvements de la séquence vidéo. L'annotation vidéo est cruciale pour la formation des modèles de reconnaissance d'actions utilisés dans la surveillance, l'analyse sportive et l'interaction homme-machine. Garantir l’exactitude des annotations vidéo nécessite une attention aux détails et un étiquetage précis des objets ou des événements tout au long de la vidéo.

4. Annotations audio

Annotation audio est important dans les applications de traitement de la parole et de l’audio. Les annotateurs marquent des événements ou des segments spécifiques dans les données audio, tels que des mots ou des sons individuels dans les tâches de reconnaissance vocale. Des données audio correctement annotées sont essentielles à la formation des modèles de reconnaissance vocale, leur permettant de convertir avec précision la langue parlée en texte. Cependant, l’annotation audio peut s’avérer difficile, en particulier en cas de sons bruyants ou de sons qui se chevauchent.

5. Annotation des données du capteur

Annotation des données du capteur est pertinent dans les applications impliquant des appareils IoT et des lectures de capteurs. L'annotation des données des capteurs permet aux modèles d'IA de comprendre et de traiter efficacement les données de divers capteurs. Dans les applications IoT, les données des capteurs telles que la température, l'humidité et les mouvements sont étiquetées pour identifier des modèles, des anomalies ou des événements. L'annotation des données des capteurs trouve des applications dans les tâches de détection d'anomalies, où le modèle doit reconnaître un comportement inhabituel ou des écarts par rapport aux lectures attendues des capteurs.

6. Annotations LiDAR

La pleine signification de LiDAR est la détection et la télémétrie de la lumière. Il utilise la lumière sous forme d’impulsions laser pour mesurer et estimer la distance entre les objets. En fait, le LiDAR est devenu célèbre grâce à l’essor des voitures autonomes. En fait, LiDar a amélioré la sécurité des voitures autonomes en collectant constamment des données sur l'environnement autour des voitures à chaque point donné.

Fonctionnalités des outils d'annotation de données

Chaque outil d'annotation de données offre un large éventail de fonctionnalités, mais nous souhaitons les limiter aux fonctionnalités de base que chaque outil devrait avoir. Ces fonctionnalités de base sont nécessaires pour entraîner les modèles AI/ML afin de produire des résultats de haute qualité. Allons-y.

Gestion de jeu de données

Chaque outil d'annotation de données doit prendre en charge les éléments suivants : importation, exportation et capacité à gérer des volumes de données. La raison en est qu'il s'agit de la principale fonctionnalité dont vous avez besoin pour gérer vos ensembles de données.

De plus, l'outil doit pouvoir se combiner avec votre stockage et vous permettre de sauvegarder votre ensemble de données traité dans le format nécessaire à votre projet AI/ML.

Approche d'annotation

Ceci se concentre sur la façon dont votre outil d’annotation de données aborde un ensemble de données. En fait, certains outils d'annotation de données sont conçus pour annoter certains ensembles de données spécifiques ; en particulier ceux qui sont construits par certaines entreprises à partir de zéro.

Cependant, votre outil d’annotation de données doit être conçu pour gérer de grands ensembles de données de toute nature. Avec votre outil, vous devriez pouvoir annoter librement du texte, de l'audio, de la vidéo et des images.

Une autre fonctionnalité émergente pour les outils d’annotation de données concerne les outils d’annotation basés sur l’IA. Ces outils aident les annotateurs humains à filtrer et à traiter des ensembles de données. Ils vérifient également automatiquement le résultat final pour détecter les erreurs, améliorant ainsi la qualité globale des données annotées.

Contrôle de la qualité des données

On ne saurait trop insister sur la qualité de vos données. Il garantit les résultats de vos modèles AI/ML et nous ne voulons pas tous que nos modèles soient pleins d'erreurs. Ces outils disposent donc d'une fonction de contrôle de qualité (CQ) dans leurs logiciels. En fait, cette fonctionnalité aide les annotateurs à voir les commentaires en temps réel et à suivre les activités effectuées sur l'ensemble de données.

Workforce Management

Même si la plupart des tâches sont remplacées par l’automatisation, nous avons toujours besoin de main d’œuvre humaine. Lorsqu'il s'agit de grands ensembles de données, une annotation de données comportant un espace de travail dans lequel des tâches peuvent être attribuées aux autres membres de l'équipe est importante. C'est pourquoi la plupart des principaux outils intègrent cette fonctionnalité.

Sécurité

Lorsque vous travaillez avec des données de toute nature, il est important que celles-ci soient sécurisées. C'est pourquoi votre outil d'annotation de données doit avoir les éléments suivants :

• Accès restreint aux membres de l’équipe et au chef d’équipe
• Les données doivent être stockées dans un coffre-fort sécurisé, sur site ou dans le cloud.
• Gérez la manière dont les données sont partagées en interdisant les téléchargements non autorisés.
• Cela devrait également restreindre les droits de visualisation des données.

Avantages de l'annotation de données

Annotation des données offre un large éventail d'avantages, améliorant l'efficacité et les performances des modèles d'IA et de ML dans diverses applications. Premièrement, l’annotation des données améliore la précision des modèles d’apprentissage automatique. En fournissant des données étiquetées, les modèles peuvent apprendre des exemples et généraliser à de nouvelles données invisibles, conduisant ainsi à des prédictions plus précises et à une meilleure prise de décision.

Un autre avantage important de l’annotation des données est qu’elle permet l’apprentissage supervisé, une technique fondamentale de l’IA. Grâce aux données annotées contenant des paires entrée-sortie, les modèles peuvent apprendre à mapper les entrées aux sorties souhaitées, ce qui leur permet de faire des prédictions et de résoudre des tâches complexes. L'apprentissage supervisé est répandu dans divers domaines, tels que la classification d'images et le traitement du langage naturel.

De plus, l'annotation des données augmente l'efficacité de la formation des modèles. Les données étiquetées aident les modèles à converger plus rapidement pendant le processus de formation, réduisant ainsi le temps et les ressources informatiques nécessaires au développement du modèle. Cette efficacité est cruciale car elle permet une expérimentation et une itération plus rapides, accélérant ainsi le rythme de la recherche et du développement en IA.

Les défis de l'annotation des données

Annotation des données comporte son lot de défis, qui peuvent poser des obstacles importants lors de la préparation de données étiquetées pour les modèles d'IA et de ML.

L’un des principaux défis réside dans le besoin d’expertise dans le domaine et d’annotateurs qualifiés. Annoter des données avec précision nécessite des connaissances sur la tâche spécifique et une compréhension du domaine. Sans expertise, les annotateurs peuvent commettre des erreurs ou mal interpréter les données, conduisant à des annotations erronées.

Un autre défi est le temps et les efforts nécessaires à l’annotation des données. En fonction de la complexité et de l'ampleur de la tâche, l'annotation des données peut prendre du temps. Les annotateurs doivent étiqueter méticuleusement chaque point de données, garantissant ainsi la cohérence et la précision de l'ensemble de l'ensemble de données.

De plus, l’annotation des données peut s’avérer coûteuse. L'embauche d'annotateurs qualifiés ou l'utilisation de services d'annotation peuvent entraîner des dépenses, en particulier pour les projets à grande échelle ou lorsqu'il s'agit de domaines spécialisés nécessitant des annotateurs experts.

Annotation de données dans des secteurs spécifiques

Il joue un rôle essentiel dans des secteurs spécifiques, où les données étiquetées sont importantes pour développer des modèles d’IA et de ML précis et efficaces adaptés à leurs besoins uniques.

• L'industrie de la santé

Dans le secteur de la santé, l’annotation des données est cruciale en imagerie médicale. Les images médicales annotées, telles que les radiographies et les tomodensitogrammes, permettent aux modèles d'IA d'aider les professionnels de la santé à détecter les maladies, à analyser les images radiologiques et à identifier les anomalies. Cela contribue à améliorer la précision du diagnostic et permet une planification de traitement plus rapide, conduisant finalement à de meilleurs résultats pour les patients.

• Industrie automobile

Dans l'industrie automobile, l'annotation des données est vitale pour le développement de voitures autonomes et systèmes avancés d’aide à la conduite (ADAS). Les données annotées, notamment les objets étiquetés et les panneaux de signalisation, aident les véhicules autonomes à percevoir leur environnement et à prendre des décisions éclairées pour une navigation en toute sécurité. Il permet aux modèles d'IA de reconnaître les piétons, les autres véhicules et les obstacles, garantissant ainsi une conduite autonome sûre et fiable.

• Commerce de détail

Dans le secteur de la vente au détail, l'annotation des données est importante pour les systèmes de recherche visuelle et de recommandation. Les images de produits annotées permettent aux modèles d'IA de reconnaître et de faire correspondre des produits similaires, améliorant ainsi la précision de la recherche et l'expérience d'achat globale. De plus, les systèmes de recommandation personnalisés bénéficient de données client annotées, permettant aux modèles d'IA de suggérer des produits pertinents aux utilisateurs, stimulant ainsi l'engagement client et les ventes.

• Industrie de la finance

Dans le secteur financier, l’annotation des données est cruciale pour la détection des fraudes et l’évaluation des risques. Les données de transaction annotées permettent aux modèles d'IA d'identifier les activités frauduleuses et de signaler les transactions suspectes, aidant ainsi les institutions financières à prévenir la fraude et à renforcer la sécurité. De plus, les données financières historiques annotées permettent aux modèles d'évaluation des risques de faire des prédictions éclairées et d'optimiser les décisions d'investissement.

• Industrie manufacturière

Dans l’industrie manufacturière, l’annotation des données est importante pour le contrôle qualité et la détection des défauts. Les données annotées des inspections visuelles permettent aux modèles d'IA de détecter les défauts des produits fabriqués et d'identifier les écarts par rapport aux normes de qualité. Cela aide à maintenir la qualité des produits et à minimiser les erreurs de production, réduisant ainsi les coûts et améliorant l’efficacité.

Quel outil d'annotation de données utiliser (construire ou non)?

Si l'annotation des données est une chose, un autre problème consiste à choisir de créer ou d'envoyer votre processus à un fournisseur. Mais la vérité est qu’il y a des avantages et des inconvénients à tout choix que vous faites.

Il y a de nombreux facteurs à prendre en compte lors de la prise de cette décision, mais nous vous aiderons à rationaliser votre réflexion avec certains de ces points :

1. Définissez votre raison : Avant de partir en voyage, il doit y avoir une raison claire pour laquelle vous avez décidé de prendre la route. La même chose peut être appliquée ici. Pour savoir si vous devez construire ou non, vous devez savoir à quoi vous souhaitez utiliser votre modèle AI/ML ? Quel problème essayez-vous de résoudre ? Voici quelques questions pour orienter votre réflexion sur la bonne partie.
2. Où trouver vos données : Comme vous le savez probablement, tous les modèles AI/ML ont besoin de données. Maintenant, comment et où obtenez-vous vos données ? Vous devez savoir où obtenir de grands ensembles de données réelles. De plus, si votre entreprise crée déjà des ensembles de données volumineux, vous avez besoin d'un outil d'annotation de données. Cela vous aidera à filtrer, analyser et faire bien plus, quel que soit le processus que vous souhaitez.
   Par la suite, si vous ne pouvez pas collecter de données pour votre modèle AI/ML, vous pouvez alors envisager d'envoyer vos annotations de données aux fournisseurs qui proposent de tels services. C'est là que chez Macgence, nous prospérons en garantissant que votre processus d'annotation de données est de la plus haute qualité.
3. Budget: Eh bien, il va sans dire qu’avoir un budget est crucial. En fait, c’est le facteur le plus important à considérer car vous avez besoin d’argent pour créer un outil d’annotation de données ou l’envoyer.
4. Pouvoir du bâton : De plus, votre équipe ou vos employés joueront un rôle dans la décision de créer ou non un outil d'annotation de données. Le niveau de compétence de votre personnel vous aidera dans la manière dont les données que vous recevez ou générées sont utilisées dans votre modèle ou entreprise IA/ML. En fait, disposer d’une équipe d’experts vous aidera dans tout choix que vous ferez.
5. Taille de vos données : Ainsi, en fonction du volume de données dont vous avez besoin, cela déterminera si vous construisez ou non. Souvent, l’envoi de vos données à des fournisseurs peut s’avérer bénéfique et plus abordable pour vos projets. Cela vaut la peine d'être pris en considération.

Meilleures pratiques pour l'annotation des données

Meilleures pratiques pour l'annotation des données sont importants pour garantir la qualité et la fiabilité des ensembles de données étiquetés, qui, à leur tour, contribuent à l’efficacité des modèles d’IA et de ML. Certaines des meilleures pratiques clés à prendre en compte sont :

1. Lignes directrices et instructions claires : Il est crucial de fournir des directives claires et complètes aux annotateurs. Définissez clairement la tâche d'annotation, les catégories d'étiquettes et toutes les règles ou conventions spécifiques pour maintenir la cohérence entre les annotations.
2. Domaine d'expertise: L'affectation d'annotateurs possédant une expertise dans le domaine concerné garantit des annotations précises et éclairées. Les annotateurs experts sont mieux équipés pour relever les défis spécifiques au domaine et prendre des décisions éclairées pendant le processus d'annotation.
3. Contrôle et examen de la qualité : Mettez en œuvre un processus de contrôle qualité robuste pour valider l’exactitude et la cohérence des annotations. Effectuer des examens et des audits réguliers pour identifier et rectifier toute divergence ou erreur dans les données étiquetées.
4. Gestion de l'ambiguïté : Certains points de données peuvent être ambigus ou nécessiter un jugement subjectif. Dans de tels cas, fournissez des lignes directrices sur la manière de gérer des scénarios incertains ou complexes afin de garantir la cohérence des annotations.
5. Confidentialité et sécurité des données : Respectez les réglementations en matière de confidentialité des données et protégez les informations sensibles pendant le processus d'annotation. Les annotateurs doivent être conscients de la confidentialité des données et prendre les précautions nécessaires pour protéger les données.
6. Formation et amélioration continue : Formez régulièrement les annotateurs aux meilleures pratiques, aux nouvelles directives et aux techniques d'annotation émergentes. Garder les annotateurs à jour garantit des annotations de haute qualité et améliore l'efficacité du processus d'annotation.

Différence entre l'annotation des données et l'étiquetage des données

Souvent, l'annotation des données et étiquetage des données ont été utilisés de manière interchangeable, mais il existe une différence significative entre eux. Depuis l’essor de l’intelligence artificielle, les humains de tous les jours sont des machines à entraîner pour pouvoir agir comme nous, les humains. De plus, pour former ces machines, des données sont nécessaires.

On sait que les données se présentent sous diverses formes comme le texte, l’audio, les images et les vidéos. Cependant, pour augmenter la qualité et l’exactitude des données, celles-ci doivent être étiquetées ou étiquetées. Ainsi, l’étiquetage des données, en termes simples, est le processus d’étiquetage d’ensembles de données uniques. Bien qu'il s'agisse du processus d'ajout de métadonnées à des ensembles de données. En termes simples, l'étiquetage des données est effectué avant l'annotation des données.

Pour aller plus loin

En conclusion, l’annotation de données joue un rôle crucial dans divers secteurs en fournissant des données étiquetées pour la formation de modèles d’apprentissage automatique. Elle contribue à améliorer la précision et l’efficacité de ces modèles dans la résolution de problèmes du monde réel. Malgré son importance, l’annotation de données comporte des défis, tels que la garantie de la qualité et de l’évolutivité. Cependant, l’adoption de meilleures pratiques et l’exploitation de l’automatisation peuvent atténuer ces problèmes. À mesure que la demande de données étiquetées augmente, l’annotation de données continuera d’évoluer avec les progrès des outils et techniques assistés par l’IA. L’adoption de pratiques efficaces d’annotation de données contribuera sans aucun doute à de meilleurs résultats dans différents domaines, ce qui en fait un aspect indispensable du monde moderne axé sur les données.

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