Alguma vez se pergunta como identificamos diferentes objectos e diferenciamos entre um objecto e outro? Essa é uma pergunta complicada por si só – agora pensa em como podemos ajudar um modelo de aprendizagem de máquinas a fazer o mesmo? As máquinas não podem ver como nós vemos. Só conseguem compreender a linguagem dos números. Mas como é que podemos visualizar um objecto através do seu número? O algoritmo de aprendizagem de máquinas utiliza vectores para ajudar as máquinas a compreender os dados que recolhem, que não podem ver como os seres humanos o fazem. Utilizam anotações para compreender e reconhecer um objecto. Vamos compreender o conceito de anotação e os tipos de anotações:

O que são anotações?

Quando se está a construir um modelo, é preciso fazer com que o modelo pense como um humano. Este processo requer muitos dados, para que o seu modelo possa tomar decisões, diferenciando os tipos de dados. No entanto, o algoritmo irá ajudar o seu modelo a processar esses dados.
A anotação de dados ajuda-o a categorizar, destacar, e rotular os dados para um modelo de aprendizagem de máquina. No entanto, precisa de treinar o seu modelo com dados de treino precisos. Podemos melhorar a implementação da IA em cada indústria através da anotação de dados.
A anotação pode encontrar soluções para inúmeros problemas e ajudar-nos a melhorar drasticamente a experiência dos nossos clientes. Além disso, pode utilizar esta técnica para chatbots, visão por computador, reconhecimento da fala, resultados de motores, e muitas mais aplicações. Pode utilizar esta tecnologia para vários tipos de dados, tais como vídeo, imagem, áudio, e texto.

Tipos de Anotações

Existem numerosos tipos de anotações, dependendo das tarefas que se pretende realizar. Alguns exemplos incluem polígonos, marcos, 2D, 3D, caixa de delimitação, mascaramento, rastreio, polilinha, etc. Abaixo, encontrará alguns tipos que pode utilizar para o seu modelo de aprendizagem da máquina. Esta lista irá ajudá-lo a compreender o conceito. No entanto, existem também vários outros tipos de anotações de dados.

1. Polígonos

A anotação poligonal ajuda a representar a verdadeira forma de um objecto. Para criar uma forma adequada, os anotadores mudam a direcção quando precisam dela. Os anotadores podem criar anotações poligonais clicando em vários pontos e vértices do traçado. O polígono capta mais ângulos e linhas do que outras anotações.
Depois de mapear o objecto, o anotador irá etiquetá-lo com uma etiqueta descrevendo as suas propriedades. Com estas etiquetas, um modelo pode identificar o objecto dentro das anotações do polígono. Se a descrição da etiqueta não estiver correcta ou incompleta, o seu modelo não fornecerá dados precisos. Pode utilizar anotações de dados para robôs de armazém para identificar o endereço, stock, e embalagens. Aqui estão algumas aplicações da anotação Polígono.
– Condução Autónoma
– Drones e Satélites
– Agricultura

2. Landmarking

A anotação do marco marca o objecto colocando os pontos à volta do objecto na imagem. Isto ajuda a anotar os pequenos objectos. Além disso, o anotador também usa múltiplas linhas para delinear os detalhes. Exemplos de anotação de pontos de referência incluem objectos, corpos, rostos, e mapas.
Os projectos de visão por computador também utilizam um ponto de referência para identificar as características de um rosto com reconhecimento facial preciso. O anotador acrescenta numerosos pontos no rosto de uma pessoa com características únicas. Isto ajuda o modelo a diferenciar um rosto de outro. Os fabricantes de telemóveis utilizam a mesma técnica que a funcionalidade de desbloqueio facial dos smartphones.

3. Caixas de encadernação

Pode utilizar anotações em 2D e 3D em caixas de delimitação para realçar o objecto em aprendizagem profunda e automática. Com a anotação da caixa de delimitação, o anotador utilizará linhas rectangulares de um ponto a outro. O ponto inicial do objecto encontra o ponto final, tornando o objecto completamente reconhecível.

– Caixas de Encadernação 2D

Pode utilizar uma anotação de caixa de delimitação 2D para treinar o modelo a anotar a imagem na aprendizagem mecânica e IA. Este tipo de anotação ajuda a fazer previsões da vida real e a reconhecer os objectos com precisão.
Estas anotações ajudam em projectos que requerem a criação da percepção visual do objecto na aprendizagem de IA e de máquina. Pode utilizar este anotador para a venda a retalho, comércio electrónico, e auto-condução de automóveis. A caixa de delimitação 2D pode ajudar o modelo a criar uma percepção visual de vários objectos. Muitas indústrias utilizam esta técnica.

– Caixas de Encadernação em 3D

As caixas de encadernação 3D são versões avançadas de caixas de encadernação tradicionais. Estas anotações são cubóides. Estes anotadores acrescentam profundidade adicional à dimensão do objecto. Esta técnica permite que o modelo destaque o objecto no espaço 3D. Além disso, este anotador pode também definir o volume do objecto.
Cada técnica de caixa de delimitação utiliza a mesma técnica de ponto de ancoragem. Eles marcam os bordos do objecto com âncoras. Quando o modelo coloca os pontos de ancoragem, preenchem os espaços entre todos os outros pontos de ancoragem com a ajuda da linha. Isto cria uma caixa 3D à volta do objecto. Isto pode também definir a profundidade do objecto juntamente com a localização.

4. Polilinha

Quando os pontos inicial e final da forma do objecto são diferentes, pode usar a anotação de linha em vez de polígonos. As linhas são compostas por diferentes coordenadas (x e y). Quando um objecto tem vários pontos, e cada ponto tem coordenadas diferentes, estamos a falar de polilinhas. Por exemplo, pode seguir a marca da faixa de rodagem, etc.

5. Rastreio

O rastreio ajuda a rotular o movimento do objecto em diferentes molduras. Várias ferramentas de anotação de imagens ajudam na interpolação do objecto. A interpolação significa que o anotador irá rotular o objecto numa moldura e depois identificar a sua nova posição na moldura seguinte. Assim, é possível localizar e interpolar o objecto entre vários fotogramas.

Conclusão

Agora que está ciente dos tipos básicos de anotações que a aprendizagem mecânica e os modelos de IA utilizam para identificar e rotular diferentes objectos. As anotações ajudam a reconhecer o texto, imagens, rostos, e outros objectos. Pode usar as anotações para melhorar a qualidade da aprendizagem do seu modelo de máquina com a ajuda do algoritmo para uma melhor experiência do utilizador. Cada modelo de aprendizagem de máquina só pode recolher e utilizar os dados através da codificação do objecto e do texto em números ou vectores através da anotação de dados. O modelo codifica e descodifica instantaneamente através de conjuntos de dados presentes nas redes neuronais.