¿Qué hace principalmente el anotador de datos?

La anotación de datos se refiere al proceso de anotar datos originales (como imágenes, vídeos, texto, audio y nubes de puntos 3D). Los datos etiquetados se denominan datos de entrenamiento. Estas etiquetas forman una representación de a qué tipo de datos pertenecen los datos, lo que ayuda al modelo de aprendizaje automático a identificar con precisión el contenido de los datos cuando encuentre datos nunca antes vistos en el futuro. Dependiendo del modelo de aprendizaje automático utilizado y de la solución disponible, los datos de entrenamiento pueden tomar muchas formas, incluidas imágenes, voz, texto o características.

¿Por qué es necesaria la anotación de datos?

La anotación de datos que hemos aprendido es en realidad uno de los componentes importantes de la inteligencia artificial. Veamos primero la inteligencia artificial. La inteligencia artificial tiene tres algoritmos, potencia de cálculo y etiquetado.

El poder de computación equivale a leer con los ojos;

Los algoritmos equivalen al pensamiento que requiere el cerebro

El etiquetado equivale al conocimiento de los libros.

La lógica básica del funcionamiento de la inteligencia artificial es: la IA necesita verificar con los ojos, registrar el conocimiento en el libro de datos, luego usar algoritmos cerebrales para convertirlo en su propio conocimiento y, finalmente, aplicar el conocimiento aprendido al trabajo. Entonces, ¿la anotación de datos es equivalente a la máquina? "Combustible", con IA de datos, puede utilizar algoritmos + potencia informática para identificar escenarios para trabajar.