El método de etiquetado de datos describe el etiquetado
Los datos se pueden anotar y describir mediante métodos de anotación de clasificación, cuadro delimitador, segmentación semántica y segmentación de instancias.
La anotación basada en clasificación consiste en clasificar datos según categorías o etiquetas predefinidas. Este método de anotación es adecuado para tareas de clasificación que requieren dividir datos en categorías que no se superponen u opciones limitadas. Por ejemplo, en una tarea de reconocimiento de imágenes, puede usar etiquetas binarias para clasificar imágenes que contienen un objeto específico, o usar etiquetas de clases múltiples para clasificar imágenes en diferentes categorías de objetos.
La anotación basada en cuadro delimitador consiste en dibujar un cuadro rectangular que rodea el área objetivo en la imagen o vídeo, que se utiliza para determinar la ubicación y el tamaño del objetivo. Este método de anotación es adecuado para tareas como la detección y el seguimiento de objetivos. Al anotar el cuadro delimitador del objeto, se puede permitir que la computadora identifique y localice el objeto. La anotación basada en la segmentación semántica asigna cada píxel de la imagen a una categoría semántica diferente. Este método de anotación es adecuado para tareas de segmentación de imágenes y puede anotar con precisión la información semántica de diferentes áreas de la imagen.
Otros métodos de anotación
La anotación de segmentación basada en instancias consiste en marcar un área de segmentación independiente para cada objeto en la imagen. Este método de anotación es adecuado para escenarios en los que es necesario distinguir y reconocer varios objetos, como la detección de múltiples objetivos y las tareas de segmentación de instancias. Al dibujar regiones segmentadas independientes para cada objeto, la computadora se puede utilizar para identificar y analizar cada objeto de forma independiente. Para datos de texto, se pueden utilizar algunos métodos de anotación para describirlos.
Por ejemplo, el reconocimiento de entidades con nombre etiqueta las entidades en el texto según categorías de entidades predefinidas. Análisis de sentimientos, marcando texto como positivo, negativo o neutral según la polaridad emocional. Es necesario elegir el método de anotación adecuado según la tarea específica y el tipo de datos, y garantizar que la anotación sea precisa y coherente. La calidad de la anotación tiene un impacto importante en el análisis de datos posterior y el entrenamiento del modelo de aprendizaje automático, por lo que las especificaciones y estándares de anotación deben considerarse y seguirse cuidadosamente durante el proceso de anotación.