Актуальность автоматической разметки данных для машинного обучения 📊Данные – это основа любой модели искусственного интеллекта. Без них нейросети не могут существовать. Качество и количество данных играют решающую роль в обучении моделей. Подобно тому, как человеку проще усваивать информацию, когда она структурирована, нейронным сетям необходима разметка данных. Разметка – это процесс присвоения объектам данных различных признаков, таких как цвет, размер, местоположение и другие. Эти признаки обогащают знания модели об объектах и помогают ей понять, что они собой представляют.

Данные бывают различных модальностей: тексты, изображения, видео, аудио, 3D-графика, табличные данные и многое другое. Для каждой из модальностей существует свой набор полезных для обучения признаков.

➕Ручная разметка: плюсы и минусы

Сегодня часто используют методы ручной разметки, когда человек самостоятельно формирует признаки из данных. Однако представьте ситуацию: у вас сотни гигабайт информации – тексты, изображения и другие материалы, требующие разметки. Это огромный, монотонный процесс, который требует не только значительных усилий, но и больших временных и финансовых затрат.

🔮Автоматическая разметка: будущее обработки данных

А что, если часть разметки можно доверить предобученным моделям? Например, модели выполняют первичную разметку, а человек проверяет и корректирует результат. Такой симбиоз человека и искусственного интеллекта позволяет значительно ускорить процесс подготовки данных, сократив расходы и сохранив высокое качество разметки.

На практике это уже возможно. Например, для текстов автоматические модели успешно выделяют термины, определяют их значения и анализируют эмоциональный окрас. Использование больших языковых моделей (LLM) позволяет выполнять не только автоматическую разметку, но и сложные задачи, такие как перевод, суммаризация текстов и многое другое.

👨‍💻 Как это помогает бизнесу?

Автоматическая разметка экономит время и ресурсы, позволяя компаниям быстрее разрабатывать и внедрять передовые ИИ-решения. Мы в Скаути верим, что это будущее разметки данных, поэтому создали платформу, которая решает задачи по сбору и разметке данных "под ключ". Уже сейчас с помощью нашей платформы можно собирать тексты из Telegram, выделять именованные сущности (NER), анализировать тональность текста, создавать векторные представления (embedding) и фильтровать спам. А в середине февраля мы планируем расширить функционал для работы с изображениями, видео и даже аудио.

🍽 Попробуйте нашу платформу бесплатно! 👉Соберите и разметьте свой первый датасет по ссылке: https://scoutie.ru 📣 Подписывайтесь на наш Telegram-канал: https://t.me/scoutienews ❓Остались вопросы? Пишите в Telegram: @ceoscoutie 💬