Dữ liệu Tốt nhất trong lĩnh vực 3 cái Gán nhãn Công cụ AI

Một nhóm học máy tại một công ty ô tô cần huấn luyện một mô hình nhận thức cho xe tự lái. Họ sử dụng một công cụ gán nhãn AI để chú thích hàng nghìn giờ dữ liệu video và LiDAR. Người gán nhãn vẽ các hình hộp 3D xung quanh các phương tiện, người đi bộ và người đi xe đạp, và sử dụng phân đoạn ngữ nghĩa để gán nhãn cho làn đường, biển báo giao thông và vỉa hè. Các tính năng được hỗ trợ bởi AI của công cụ đề xuất ranh giới đối tượng, giảm hơn 50% công sức thủ công. Bộ dữ liệu chất lượng cao thu được là rất quan trọng để huấn luyện một mô hình có thể điều hướng an toàn trong môi trường đô thị phức tạp.

Một viện nghiên cứu y tế đang phát triển một mô hình AI để phát hiện ung thư giai đoạn đầu từ các bản quét MRI. Các bác sĩ X-quang sử dụng một công cụ gán nhãn chuyên dụng hỗ trợ các tệp DICOM. Họ tỉ mỉ phác thảo các khối u nghi ngờ bằng các công cụ chú thích đa giác và phân loại chúng dựa trên loại và mức độ nghiêm trọng. Các tính năng cộng tác của nền tảng cho phép một quy trình làm việc xem xét ý kiến thứ hai, nơi các bác sĩ X-quang cao cấp xác minh các chú thích. Quá trình này đảm bảo việc tạo ra một bộ dữ liệu có độ chính xác cao, được xác thực về mặt y tế, điều này rất cần thiết để xây dựng một công cụ chẩn đoán AI đáng tin cậy.

Một nhà phân tích tiếp thị muốn hiểu tình cảm của khách hàng từ hàng nghìn bài đánh giá trực tuyến. Họ sử dụng một công cụ gán nhãn văn bản để tạo bộ dữ liệu huấn luyện. Người gán nhãn có nhiệm vụ đọc mỗi bài đánh giá và phân loại nó là 'Tích cực', 'Tiêu cực' hoặc 'Trung lập'. Để có thông tin chi tiết hơn, họ cũng sử dụng Nhận dạng Thực thể có tên (NER) để gắn thẻ các đề cập đến sản phẩm hoặc tính năng cụ thể. Bảng điều khiển phân tích của công cụ giúp nhà phân tích theo dõi sự đồng thuận giữa những người gán nhãn để đảm bảo việc gán nhãn nhất quán. Bộ dữ liệu cuối cùng được sử dụng để huấn luyện một mô hình NLP tự động hóa việc phân tích tình cảm cho tất cả các phản hồi của khách hàng trong tương lai.

Một công ty bảo hiểm đặt mục tiêu tăng tốc quy trình xử lý yêu cầu bồi thường. Họ sử dụng một nền tảng gán nhãn để chú thích hàng nghìn biểu mẫu yêu cầu được quét và các tài liệu hỗ trợ. Sử dụng gán nhãn cặp khóa-giá trị và NER, người gán nhãn xác định và gắn thẻ các thông tin quan trọng như số hợp đồng, tên người yêu cầu, ngày xảy ra sự cố và số tiền yêu cầu. Các mô hình AI của nền tảng học hỏi từ những chú thích này và bắt đầu gán nhãn trước cho các tài liệu mới, sau đó người gán nhãn sẽ xem xét và sửa chữa. Cách tiếp cận 'con người trong vòng lặp' này tạo ra một bộ dữ liệu có độ chính xác cao để huấn luyện một mô hình có thể tự động hóa việc trích xuất dữ liệu, giảm tới 80% việc nhập liệu thủ công.

Một nhà bán lẻ thời trang trực tuyến muốn cải thiện công cụ tìm kiếm và đề xuất sản phẩm của mình. Họ sử dụng một công cụ gán nhãn hình ảnh để tạo ra một bộ dữ liệu phong phú về danh mục sản phẩm của họ. Một nhóm người gán nhãn gắn thẻ cho mỗi mặt hàng quần áo với các thuộc tính chi tiết như 'chiều dài tay áo: ngắn', 'đường viền cổ áo: cổ chữ V' và 'họa tiết: hoa'. Tính năng phân loại phân cấp của nền tảng cho phép gắn thẻ hiệu quả và nhất quán trên hàng nghìn mặt hàng. Dữ liệu có cấu trúc này sau đó được sử dụng để huấn luyện một mô hình tìm kiếm bằng hình ảnh, cho phép khách hàng tìm thấy các mặt hàng tương tự bằng cách tải lên một bức ảnh, và cung cấp năng lượng cho một hệ thống đề xuất gợi ý các sản phẩm có liên quan cao.

Một công ty công nghệ nông nghiệp đang xây dựng một AI để giúp nông dân xác định bệnh cây trồng từ hình ảnh máy bay không người lái. Sử dụng một công cụ gán nhãn, các chuyên gia nông nghiệp và người gán nhãn phân tích ảnh chụp từ trên không của các cánh đồng. Họ sử dụng phân đoạn đa giác để phác thảo chính xác các khu vực bị ảnh hưởng bởi các bệnh hoặc sâu bệnh cụ thể. Mỗi đa giác sau đó được gán nhãn với tình trạng tương ứng, chẳng hạn như 'Bệnh bạc lá' hoặc 'Thiếu dinh dưỡng'. Các tính năng quản lý dự án của công cụ giúp theo dõi tiến độ trên các vùng đất nông nghiệp rộng lớn và đảm bảo kiểm soát chất lượng. Bộ dữ liệu thu được cho phép huấn luyện một mô hình thị giác máy tính có thể tự động quét cảnh quay từ máy bay không người lái để cung cấp cho nông dân những cảnh báo sớm và khuyến nghị điều trị có mục tiêu.