Générez une étiquette en utilisant une plateforme assistée par IA en un clin d'œil.

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La labellisation des données est définie comme la tâche d'annoter des données — le plus souvent sous forme d'images, de texte, de vidéos ou d'audio — dans le but d'apprendre à un modèle à faire des annotations similaires. Les étiquettes peuvent inclure des boîtes englobantes et des masques de segmentation pour les données d'image et de texte, par exemple. Labellisation des données pour l'IA - Labelbox Labelbox guide labellisation-des-données Labelbox guide labellisation-des-données

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Les données étiquetées sont soigneusement annotées avec des balises significatives, ou étiquettes, qui classifient les éléments ou résultats des données. Par exemple, dans un ensemble de données d'emails, chaque email pourrait être étiqueté comme "spam" ou "non spam." Ces étiquettes fournissent alors un guide clair pour qu'un algorithme d'apprentissage automatique puisse apprendre. Qu'est-ce que les données étiquetées ? - DataCamp blog qu'est-ce-que-les-données-étiquetées blog qu'est-ce-que-les-données-étiquetées

Labelliser ou utiliser une étiquette consiste à décrire quelqu'un ou quelque chose en un mot ou une courte phrase. Par exemple, l'étiquette "criminel" peut être utilisée pour décrire quelqu'un qui a enfreint une loi. La théorie du labelling est une théorie en sociologie qui attribue le labelling des personnes au contrôle et à l'identification des comportements déviants. Labelling - Wikipédia wiki Labelling wiki Labelling

Dans cette technique, un modèle d'apprentissage automatique pré-entraîné est utilisé pour étiqueter les données. L'idée est d'utiliser un modèle qui a été entraîné sur un ensemble de données similaire à celui que vous souhaitez étiqueter et de l'affiner pour atteindre la précision requise. Disons que vous voulez que votre modèle annotent des appareils électriques dans une image.

En apprentissage automatique, la labellisation des données est le processus d'identification des données brutes (images, fichiers texte, vidéos, etc.) et d'ajout d'une ou plusieurs étiquettes significatives et informatives pour fournir un contexte afin qu'un modèle d'apprentissage automatique puisse en apprendre.

Les données étiquetées contiennent des balises significatives et sont utilisées dans l'apprentissage supervisé, tandis que les données non étiquetées ne contiennent pas d'informations supplémentaires et sont utilisées dans l'apprentissage non supervisé. Les données étiquetées nécessitent le processus supplémentaire de labellisation, tandis que les données non étiquetées sont essentiellement des données brutes avant labellisation. La différence entre les données étiquetées et non étiquetées - Toloka AI blog données-étiquetées-vs-données-non-étiquetées blog données-étiquetées-vs-données-non-étiquetées