人間による機械向けの専門的なデータ注釈サービス

データ注釈は、データセットにメタデータを追加することにより、分類、ラベル付け、タグ付け、または文字起こしを行うプロセスであり、AIエンジンが特定のオブジェクトを認識できるようにします。 テキスト、画像、ビデオ、オーディオデータ内のオブジェクトにタグを付けると、MLアルゴリズムがラベル付けされたデータを解釈し、実際の課題を解決するためのトレーニングを受けることが有益で意味のあるものになります。

データ注釈ツールは、クラウド、オンプレミス、またはコンテナ化されたソフトウェアソリューションに展開できるツールであり、機械学習用のテキスト、オーディオ、画像、ビデオなどのトレーニングデータの大規模なセットに注釈を付けるために使用されます。

データアノテーターは、機械学習アルゴリズムのトレーニングに使用される大規模なデータセットの分類、ラベル付け、タグ付け、または転記に役立ちます。 アノテーターは通常、ビデオ、広告、写真、テキストドキュメント、スピーチなどに取り組み、AIエンジンが特定のオブジェクトを認識できるように、コンテンツに関連するタグを付けます。

• テキスト注釈 （名前付きエンティティの注釈と関係のマッピング、キーフレーズのタグ付け、テキスト分類、意図/感情分析など）
• 画像注釈 （画像セグメンテーション、オブジェクト検出、分類、キーポイントアノテーション、バウンディングボックス、3D、ポリゴンなど）
• オーディオ注釈 (スピーカーのダイアリゼーション、オーディオラベリング、タイムスタンプなど）
• ビデオ注釈 （フレームごとの注釈、モーショントラッキングなど）

データ注釈は、タグ付け、分類などによってデータセットにメタデータを追加するプロセスです。手元のユースケースに基づいて、専門家の注釈者がプロジェクトに使用する注釈手法を決定します。

データ注釈/データラベリングにより、オブジェクトがマシンで認識できるようになります。 MLモデルをトレーニングするための初期設定を提供し、さまざまな入力を理解して区別し、正確な結果を提供します。

ラベル付けは、データにタグを付けるという単純な行為です。注釈はより広範囲で、ラベル付けと、より豊富なコンテキストのためのより複雑なメタデータの追加を含みます。ラベル付けは 部 注釈の。

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