L’annotation de données est le processus qui consiste à ajouter des labels significatifs et informatifs à des données brutes non structurées (images, fichiers texte, vidéos, etc.) afin de fournir un contexte permettant à un modèle d’apprentissage automatique d’apprendre à partir de ces données.
L’annotation de données est une étape cruciale de l’apprentissage automatique (« machine learning »), car il contribue à garantir que le modèle est capable d’apprendre à partir des données et de faire des prédictions précises. Sans l’annotation appropriée, les modèles d’apprentissage automatique seront moins performants et risquent de faire des prédictions incorrectes. L’annotation de données est donc une partie essentielle du processus d’apprentissage automatique. Elle nécessite une attention et des efforts particuliers pour garantir que les données annotées sont de haute qualité.
Types de données
Les types de données font référence au format et à la nature des données à annoter. Dans le contexte de l’annotation des données pour l’apprentissage automatique, nous pouvons classer les données en différents types, tels que :
- Données textuelles : Comprend les documents textuels, les messages sur les médias sociaux, les courriels, les articles, etc.
- Données d’image : Comprend le contenu visuel sous forme d’images ou de frames extraites de vidéos.
- Données audio : Comprend les enregistrements audio, la musique, les discours, etc.
- Données vidéo : Constituées d’images séquentielles qui forment des vidéos.
- Données de capteurs : Données collectées par divers capteurs, tels que des capteurs de température, des GPS, des accéléromètres, etc.
- Données de nuages de points : Ensemble discret de points de données dans l’espace. Les points peuvent représenter une forme ou un objet en 3D. Chaque position de point à son ensemble de coordonnées cartésiennes (X, Y, Z).
- Volumétrique ou Données 3D : Fait référence aux données représentant des objets et structures en trois dimensions. Cela peut inclure des données volumétriques issues de l’imagerie médicale comme les IRM ou les scanners CT, ainsi que des modèles 3D.
L’annotation prend différentes formes en fonction du contexte. Elle joue un rôle crucial dans de nombreux domaines tels que la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel (NLP) et le traitement audio. Le type de label dépend à la fois du type de données et des informations que l’on souhaite extraire. Par exemple, les annotations de données peuvent comprendre l’attribution de classes à des points de données, la création de bounding boxes ou l’identification et la classification d’entités nommées dans un texte.
Conclusion
Nous n’avons fait qu’effleurer ce qu’est l’annotation de données et ce qu’il peut offrir. Si vous souhaitez approfondir votre compréhension, n’hésitez pas à jeter un coup d’œil à l’importance des services d’annotation des données !
Synonymes: Étiquetage de données; Labellisation de données
