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Logiciel d'étiquetage des données - Applications les plus populaires - Barbade
Les logiciels d'étiquetage des données, également connus sous le nom de données d'entraînement, d'annotation de données ou de logiciel d'étiquetage de données, jouent un rôle essentiel dans la conversion de données non étiquetées en données étiquetées, essentielles au développement d'algorithmes d'intelligence artificielle précis. Ces outils offrent une gamme de fonctionnalités, notamment l'étiquetage assisté par apprentissage automatique, l'implication d'un groupe de travail humain ou l'étiquetage piloté par l'utilisateur. Certaines plates-formes permettent même une combinaison de ces approches, offrant ainsi une flexibilité dans le choix des méthodes d'étiquetage en fonction de facteurs tels que le coût, la qualité et la rapidité. Ces outils varient dans leur prise en charge de différents types de données tels que les images, les vidéos, l'audio et le texte, y compris des sous-ensembles tels que l'imagerie satellite et le LIDAR. Les types d'annotations diffèrent également, englobant des tâches telles que la segmentation d'images, la détection d'objets, la reconnaissance d'entités nommées (NER), l'analyse des sentiments, la transcription et la reconnaissance des émotions. Pour garantir la qualité des étiquettes, la plupart des logiciels utilisent des mesures telles que le consensus et la vérité terrain. Cette assurance qualité est cruciale pour l’apprentissage supervisé, une approche fondamentale de l’apprentissage automatique qui nécessite des données étiquetées pour des prédictions précises. L'intégration avec les plateformes de science des données et d'apprentissage automatique est courante, facilitant un transfert transparent des données de l'étiquetage à la formation des modèles. Pour être admissible à l'inclusion dans la catégorie Étiquetage des données, un produit intègre généralement une main-d'œuvre gérée ou des services d'étiquetage des données, garantit l'exactitude et la cohérence des étiquettes, propose des analyses pour surveiller l'exactitude et la vitesse de l'étiquetage et permet une intégration transparente avec les plateformes de science des données et d'apprentissage automatique.
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