Serviços de anotação de IA e rotulagem de dados

Qual é a diferença entre a anotação de dados AI e a rotulagem de dados?

Não existe qualquer diferença prática. Os termos são utilizados indistintamente. Ambos significam adicionar etiquetas, categorias ou metadados a conjuntos de dados em bruto para que os modelos AI possam aprender e fazer previsões exactas.

Que passos estão envolvidos na anotação de dados para AI e modelos ML?

O processo inclui a recolha de dados, a limpeza, a rotulagem (manual ou assistida pelo AI), a garantia de qualidade e a entrega do conjunto de dados final. Nalguns casos, é acrescentada anotação contínua para manter os modelos actualizados à medida que vão chegando novos dados.

Como é que o Innowise garante a exatidão da etiquetagem dos dados?

Utilizamos uma abordagem "human-in-the-loop", controlos de qualidade em várias camadas e ferramentas de validação assistidas pelo AI. Os nossos anotadores seguem diretrizes rigorosas e cada conjunto de dados passa por um controlo de qualidade antes de ser entregue, de modo a minimizar os desvios e os erros.

Quais são alguns casos de utilização da anotação de dados AI?

A anotação de dados aparece de inúmeras formas - desde detetar tumores em exames médicos, guiar carros autónomos em ruas movimentadas e acelerar os pedidos de indemnização de seguros, até fazer compras personalizadas e detetar pequenos defeitos nas linhas de produção.