Un guide complet sur l'annotation des données

Un modèle d’apprentissage automatique ou d’IA qui se comporte comme un humain nécessite une grande quantité de données d’entraînement. Par conséquent, il est nécessaire d’entraîner un modèle à comprendre des informations spécifiques pour qu’il puisse prendre des décisions et agir. En particulier, les algorithmes d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond s’appuient fortement sur les données. Ces algorithmes doivent être complexes et sophistiqués pour fonctionner de manière optimale. Cependant, un ensemble de données correctement structuré et étiqueté est essentiel pour créer un modèle d’IA fiable. L’annotation des données devient donc importante.

L'annotation des données est un concept simple, mais elle peut s'avérer difficile à mettre en pratique. Nous allons donc vous expliquer ce processus et vous fournir quelques conseils pour vous faire gagner beaucoup de temps (et vous éviter bien des ennuis !).

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

Annotation des données étiquette les éléments de données de formation individuels (texte, images, audio ou vidéo) pour que les machines comprennent leur signification. À l’aide de ces données annotées, les modèles sont formés. En plus d'être utilisée pour le contrôle qualité, l'annotation participe au processus plus large de collecte de données. Les données annotées deviennent des ensembles de données de vérité terrain et sont utilisées pour mesurer les performances du modèle. L'annotation des données devient encore plus critique lorsqu'il s'agit de données non structurées telles que du texte, des images, de la vidéo et de l'audio. La plupart des modèles sont formés via un apprentissage supervisé, qui repose sur l'annotation des données de formation par des humains.

Types d'annotations de données

Différents types de données, tels que le texte, l'audio, les images, la sémantique et la vidéo, sont disponibles.

Annotation textuelle

Des annotations, des étiquettes ou des métadonnées dans le texte sont ajoutées aux données linguistiques pour fournir des informations pertinentes. Les ensembles de données textuelles contiennent notamment une quantité considérable d'informations. Par conséquent, dans les annotations textuelles, les éléments individuels des données sont segmentés afin que les machines puissent les reconnaître individuellement.

Image Annotation

Image Annotation est essentiel pour de nombreuses applications, notamment la vision par ordinateur, la vision robotique, la reconnaissance faciale et les solutions s'appuyant sur l'apprentissage automatique pour interpréter les images. Pour entraîner ces solutions, il est nécessaire d'attribuer des métadonnées aux photos sous forme d'identifiants, de légendes ou de mots-clés. Les machines peuvent comprendre quels éléments sont présents dans une image en l’annotant.

Annotation audio

Annotation audio implique la transcription et l'horodatage des données vocales, y compris la prononciation, l'intonation et l'identification de la langue, du dialecte et des données démographiques du locuteur. Certains cas d'utilisation nécessitent une approche spécifique, comme le marquage des indicateurs vocaux agressifs et des sons non vocaux comme le bris de verre pour les applications de sécurité et de hotline d'urgence.

Annotation vidéo

Annotation vidéo fonctionne de la même manière que l'annotation d'image : des éléments uniques dans les images d'une vidéo peuvent être identifiés, classés ou suivis à travers les images à l'aide de boîtes englobantes et d'autres méthodes d'annotation. Dans l'annotation vidéo, les parties uniques situées dans les limites d'une vidéo sont identifiées, organisées ou même suivies sur plusieurs images à l'aide de cadres de délimitation et d'autres méthodes d'annotation.

Annotation sémantique

De plus, l’annotation sémantique améliore les listes de produits et garantit que les clients peuvent trouver ce qu’ils recherchent. Étant donné que les mots peuvent avoir des significations très différentes selon le contexte et le domaine d’utilisation, l’annotation sémantique fournit ce contexte supplémentaire pour que les machines comprennent vraiment l’intention derrière le texte.

Voici ce que Macgence peut faire pour vous

Macgence annote des données depuis plus de 3 ans. Grâce à notre approche assistée par l'homme et à l'apprentissage automatique, nous fournissons des données de formation de haute qualité. Les capacités d'annotation de notre plateforme vous permettront de déployer des modèles d'IA et d'apprentissage automatique à grande échelle. Nous proposons des services d'annotation de texte, d'annotation d'image, d'annotation audio, d'annotation sémantique et d'annotation vidéo.

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