Alguna vez te has preguntado cómo identificamos diferentes objetos y diferenciamos entre un objeto y otro? Esa es una pregunta difícil por sí misma – ahora piensa en cómo podemos ayudar a un modelo de aprendizaje de la máquina a hacer lo mismo? Las máquinas no pueden ver como nosotros. Sólo pueden entender el lenguaje de los números. ¿Pero cómo podemos visualizar un objeto a través de su número? El algoritmo de aprendizaje de las máquinas utiliza vectores para ayudar a las máquinas a entender los datos que recogen, que no pueden ver como los humanos. Utilizan anotaciones para entender y reconocer un objeto. Entendamos el concepto de anotación y los tipos de anotaciones:

Qué son las anotaciones?

Cuando se construye un modelo, hay que hacer que el modelo piense como un humano. Este proceso requiere muchos datos, por lo que su modelo puede tomar decisiones diferenciando entre los tipos de datos. Sin embargo, el algoritmo ayudará a tu modelo a procesar esos datos.
La anotación de datos le ayuda a categorizar, resaltar y etiquetar los datos para un modelo de aprendizaje automático. Sin embargo, necesita entrenar su modelo con datos de entrenamiento precisos. Podemos mejorar la implementación de la IA en todas las industrias a través de la anotación de datos.
La anotación puede encontrar soluciones a numerosos problemas y ayudarnos a mejorar drásticamente la experiencia de nuestros clientes. Además, puede utilizar esta técnica para los chatbots, visión por ordenador, reconocimiento de voz, resultados de motores y muchas más aplicaciones. Puede usar esta tecnología para varios tipos de datos, como video, imagen, audio y texto.

Tipos de Anotaciones

Hay numerosos tipos de anotaciones, dependiendo de las tareas que quieras realizar. Algunos ejemplos incluyen polígonos, puntos de referencia, 2D, 3D, cuadro de delimitación, enmascaramiento, seguimiento, polilínea, etc. A continuación, encontrará algunos tipos que puede utilizar para su modelo de aprendizaje de la máquina. Esta lista le ayudará a comprender el concepto. Sin embargo, también hay otros tipos de anotaciones de datos.

1. Polígonos

La anotación del polígono ayuda a representar la verdadera forma de un objeto. Para crear una forma adecuada, los anotadores cambian la dirección cuando lo necesitan. Los anotadores pueden crear anotaciones de polígonos haciendo clic en varios puntos y trazando vértices. El polígono captura más ángulos y líneas que otras anotaciones.
Después de mapear el objeto, el anotador lo etiquetará con una etiqueta que describe sus propiedades. Con estas etiquetas, un modelo puede identificar el objeto dentro de las anotaciones del polígono. Si la descripción de la etiqueta no es correcta o está incompleta, el modelo no proporcionará datos precisos. Puede utilizar la anotación de datos para los robots de almacén para identificar la dirección, las existencias y los paquetes. A continuación se describen algunas aplicaciones de la anotación de polígonos.
– Conducción autónoma
– Los drones y los satélites
– Agricultura

2. Landmarking

La anotación de hito etiqueta el objeto colocando los puntos alrededor del objeto en la imagen. Esto ayuda a anotar los objetos pequeños. Además, el anotador también usa múltiples líneas para contornear los detalles. Los ejemplos de anotaciones de puntos de referencia incluyen objetos, cuerpos, caras y mapas.
Los proyectos de visión por computador también utilizan un punto de referencia para señalar las características de un rostro con un reconocimiento facial preciso. El anotador añade numerosos puntos en el rostro de una persona con rasgos únicos. Esto ayuda al modelo a diferenciar un rostro de otro. Los fabricantes de teléfonos móviles utilizan la misma técnica que la característica de desbloqueo facial de los teléfonos inteligentes.

3. Cajas de bloqueo

Puedes usar las anotaciones de los cuadros delimitadores 2D y 3D para resaltar el objeto en el aprendizaje profundo y a máquina. Con la anotación de cuadro delimitador, el anotador usará líneas rectangulares de un punto a otro. El punto de inicio del objeto se encuentra con el punto final, haciendo que el objeto sea completamente reconocible.

– Cuadros delimitadores 2D

Puedes usar una anotación de cuadro delimitador 2D para entrenar al modelo a anotar la imagen en el aprendizaje automático y la IA. Este tipo de anotación ayuda a hacer predicciones de la vida real y a reconocer los objetos con precisión.
Estas anotaciones ayudan en los proyectos que requieren la creación de la percepción visual del objeto en la IA y en el aprendizaje automático. Puedes usar este anotador para la venta al por menor, el comercio electrónico y los coches de autoconducción. El cuadro delimitador 2D puede ayudar al modelo a crear una percepción visual basada en varios objetos. Muchas industrias utilizan esta técnica.

– Cajas delimitadoras 3D

Las cajas delimitadoras 3D son versiones avanzadas de las cajas delimitadoras tradicionales. Estas anotaciones son cuboides. Estos anotadores añaden profundidad adicional a la dimensión del objeto. Esta técnica permite que el modelo resalte el objeto en el espacio 3D. Además, este anotador también puede definir el volumen del objeto.
Cada técnica de cuadro delimitador utiliza la misma técnica de punto de anclaje. Marcan los bordes del objeto con anclas. Una vez que el modelo coloca los puntos de anclaje, rellenan los espacios entre cada uno de los otros puntos de anclaje con la ayuda de la línea. Esto crea una caja 3D alrededor del objeto. Esto también puede definir la profundidad del objeto junto con la ubicación.

4. Polyline

Cuando los puntos de inicio y final de la forma del objeto son diferentes, puedes usar la anotación de líneas en lugar de polígonos. Las líneas están compuestas por diferentes coordenadas (x e y). Cuando un objeto tiene múltiples puntos, y cada punto tiene diferentes coordenadas, estamos hablando de polilíneas. Por ejemplo, puedes rastrear la marca del carril de la carretera, etc.

5. Seguimiento

El rastreo ayuda a etiquetar el movimiento del objeto en diferentes marcos. Varias herramientas de anotación de imágenes ayudan en la interpolación del objeto. La interpolación significa que el anotador etiquetará el objeto en un cuadro y luego identificará su nueva posición en el siguiente cuadro. Así que puede rastrear e interpolar el objeto entre varios cuadros.

Conclusión

Ahora que eres consciente de los tipos básicos de anotaciones que el aprendizaje por máquina y los modelos de IA utilizan para identificar y etiquetar diferentes objetos. Las anotaciones ayudan a reconocer el texto, las imágenes, las caras y otros objetos. Puede utilizar las anotaciones para mejorar la calidad de su modelo de aprendizaje automático con la ayuda del algoritmo para una mejor experiencia del usuario. Cada modelo de aprendizaje automático sólo puede recoger y utilizar los datos codificando el objeto y el texto en números o vectores a través de la anotación de datos. El modelo codifica y decodifica instantáneamente a través de los conjuntos de datos presentes en las redes neuronales.