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

L'étiquetage assisté par modèle est un processus de formation de modèles d'apprentissage automatique pour étiqueter ou catégoriser des données automatiquement, ce qui peut ensuite être utilisé pour aider ou augmenter le processus d'étiquetage humain. Dans ce processus, un modèle d'apprentissage automatique est d'abord formé sur un sous-ensemble des données avec des exemples étiquetés manuellement. Comment l'étiquetage d'image assisté par modèle aide les équipes à un étiquetage AI plus rapide blog comment-modèle-assiste Labellerr blog comment-modèle-assiste

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 d'étiquetage, tandis que les données non étiquetées sont essentiellement des données brutes avant l'étiquetage. 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

L'étiquetage ou l'utilisation d'une étiquette consiste à décrire quelqu'un ou quelque chose par 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 de l'étiquetage est une théorie en sociologie qui attribue l'étiquetage des personnes au contrôle et à l'identification des comportements déviants. Étiquetage - Wikipédia wiki Étiquetage wiki Étiquetage

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'e-mails, chaque e-mail pourrait être étiqueté comme "spam" ou "non spam". Ces étiquettes fournissent ensuite 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-données-étiquetées blog qu'est-ce-que-données-étiquetées

Dans l'apprentissage automatique, l'étiquetage 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 tirer des enseignements. Qu'est-ce que l'étiquetage des données ? - AWS qu'est-ce-que étiquetage-des-données qu'est-ce-que étiquetage-des-données

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 formé 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 annoter des appareils électriques dans une image. Techniques pour l'étiquetage des données en apprentissage automatique - phData blog techniques-pour-étiquetage-d blog techniques-pour-étiquetage-d

1 Choisissez le bon algorithme. La première étape pour optimiser votre modèle AI est de choisir le bon algorithme pour votre problème. 2 Prétraitez les données. 3 Réduisez la complexité. 4 Réglez les hyperparamètres. 5 Déployez le modèle. 6 Voici ce qu'il faut également considérer. Comment optimiser les performances de votre modèle AI - LinkedIn conseils comment-pouvez-vous-optim conseils comment-pouvez-vous-optim

L'étiquetage des données est défini comme la tâche d'annotation 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. Étiquetage des données pour l'IA - Labelbox Labelbox guides étiquetage-des-données Labelbox guides étiquetage-des-données