Маркировка данных является критически важным компонентом контролируемого машинного обучения и систем искусственного интеллекта. Присваивая необработанным данным значимые метки, организации позволяют моделям распознавать закономерности и делать точные прогнозы. Ниже приведен полный список реальных вариантов использования маркировки данных в различных отраслях.
1. Автономные транспортные средства
Обнаружение объектов и сегментация сцены
-
Вариант использования : маркировка пешеходов, автомобилей, дорожных знаков, разметки полос и типов дорог на магазин изображениях или данных LiDAR.
-
Назначение : Помогает беспилотным автомобилям безопасно перемещаться, распознавая и классифицируя объекты в окружающей среде.
2. Здравоохранение и медицинский ИИ
Аннотация радиологического изображения
-
Вариант использования : Маркировка снимков КТ, МРТ и рентгеновских снимков для выявления опухолей, переломов или границ органов.
-
Цель : Помогает ИИ обнаруживать отклонения от нормы для более быстрой и точной диагностики.
Маркировка гистопатологических слайдов
-
Пример использования : Маркировка раковых и нераковых клеток в образцах тканей.
-
Назначение : Поддержка обнаружения Реальный список вариантов использования маркировки данных и классификации рака в медицинских исследованиях.
3. Розничная торговля и электронная коммерция
Категоризация продукта
-
Вариант использования : маркировка изображений продуктов такими тегами, как цвет, тип и бренд.
-
Назначение : Поддержка рекомендательных систем и улучшение навигации по сайту.
Анализ настроений
-
Вариант использования : Аннотирование отзывов и предложений клиентов как положительных, отрицательных или нейтральных.
-
Цель : Помогает брендам оценивать удовлетворенность клиентов и соответствующим образом корректировать стратегии.
4. Сельское хозяйство и окружающая среда
Мониторинг здоровья сельскохозяйственных культур
-
Вариант использования : маркировка изображений на предмет признаков болезней, повреждений вредителями или засухи.
-
Цель : обучение моделей, которые предупреждают фермеров о потенциальных угрозах в режиме реального времени.
Классификация земельного покрова
-
Вариант использования : Аннотирование спутниковых снимков для различения лесов, городских территорий, водоемов и сельскохозяйственных угодий.
-
Назначение : Помощь в мониторинге окружающей среды, охране природы и городском планировании.
5. Финансы и страхование
Обнаружение мошенничества
-
Вариант использования : маркировка Номер телефона в Гонконге прошлых транзакций как мошеннических или законных.
-
Цель : Повышение точности обнаружения мошенничества.
Обработка документов
-
Вариант использования : Аннотирование счетов-фактур, квитанций и форм для OCR (оптического распознавания символов).
-
Назначение : автоматизация извлечения данных для более быстрой обработки и сокращения ручного труда.
6. Обработка естественного языка (НЛП)
Распознавание именованных сущностей (NER)
-
Вариант использования : маркировка текста именами, датами, местоположениями и организациями.
-
Цель : E
Классификация намерений
-
Вариант использования : Маркировка пользовательских запросов или сообщений клиентов на основе намерений.
-
Цель : улучшение понимания чат-бота и автоматизация обслуживания клиентов.
7. Производство и промышленное применение
Обнаружение дефектов
-
Вариант использования : маркировка изображений продуктов на предмет дефектов, таких как царапины, вмятины или несоосность.
-
П: Поддерживает автоматизированный контроль качества и сокращает отходы.
Прогностическое обслуживание
-
Вариант использования : маркировка данных датчиков, указывающих на работоспособность или неисправности оборудования.
-
Цель : Обучение моделей прогнозированию и предотвращению поломок оборудования.
8. Безопасность и наблюдение
Распознавание активности
-
Вариант использования : Аннотирование видеофрагментов
-
Цель : En
Распознавание лиц
-
Вариант использования : Маркировка
-
Назначение : Обучение моделей для контроля доступа или отслеживания посещаемости, часто с учетом требований конфиденциальности.
Заключение
От обнаружения заболеваний до питания автономных автомобилей и улучшения клиентского опыта, маркировка данных является невидимым двигателем, управляющим самыми передовыми системами искусственного интеллекта сегодняшнего дня. Эти примеры использования в реальном мире демонстрируют
