Arte e ciência da anotação de imagens: a tecnologia por trás da IA ​​e do aprendizado de máquina

Roger Brown

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Tornando-se Humano: Revista Inteligência Artificial

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O uso da Inteligência Artificial (IA) tornou-se cada vez mais prevalente no mundo moderno, vendo o seu potencial para melhorar drasticamente a vida humana de todas as maneiras possíveis. Ao automatizar tarefas e processos rotineiros para agilizar as operações com maior eficiência, precisão e economia, a IA provou revolucionar praticamente todos os setores, seja saúde, educação, varejo, finanças ou agricultura.

A tecnologia de IA está em constante evolução, permitindo que as máquinas se tornem cada vez mais avançadas e capazes de realizar funções mais complexas. Todos nós já experimentamos a transformação que a IA trouxe às nossas vidas, mas será que a nossa consciência da verdadeira arte e ciência por trás desta tecnologia da nova era é precisa? De que forma entendemos as anotações de imagem, a tecnologia subjacente por trás da IA ​​e do aprendizado de máquina (ML) e sua importância no desenvolvimento de dados de treinamento de IA precisos e adequados para modelos de aprendizado de máquina?

A anotação de imagens está no centro da inteligência artificial e do aprendizado de máquina, e esta nota fornece uma visão geral das várias abordagens e métodos necessários para alcançar a IA e desenvolver modelos habilitados para IA.

Um programa de computador ou algoritmo que interpreta dados, analisa padrões ou reconhece tendências é conhecido como inteligência artificial. Para conseguir isso, é necessário compreender os algoritmos e ser capaz de aplicá-los aos desafios do mundo real através da IA. É preciso criatividade, intuição e habilidades de resolução de problemas para desenvolver a inteligência artificial. Tomando esta descrição como um todo, podemos inferir que os dados são indispensáveis ​​no desenvolvimento de qualquer sistema de IA bem-sucedido.

Ao fornecer informações para treinar e refinar algoritmos, os dados alimentam a inteligência artificial e o aprendizado de máquina, permitindo-lhes fazer previsões, identificar tendências e automatizar processos. Um algoritmo de aprendizado de máquina ou aplicativo de IA pode ser personalizado utilizando dados para corresponder a cenários ou casos de uso específicos. Na IA e no aprendizado de máquina, os dados fornecem a capacidade de identificar padrões e relações entre variáveis, e esses padrões e relações permitem que os modelos tomem decisões informadas. No geral, mostra que quanto mais dados você tiver, melhores serão seus modelos de IA e aprendizado de máquina.

O conceito de inteligência artificial refere-se a uma máquina ou computador que pode aprender com a experiência, adaptar seu comportamento de acordo e executar tarefas. A capacidade da IA ​​de executar tarefas complexas de forma eficiente é determinada pela anotação de imagens, que é um determinante chave do seu sucesso e é definida como o processo de rotular imagens com metadados descritivos. Uma vez que estabelece as bases para aplicações de IA, é também frequentemente referido como o “núcleo da IA ​​e da aprendizagem automática”.

Já no início da inteligência artificial, a anotação de imagens era usada para aprendizado de máquina. Década de 1950 viu o desenvolvimento de redes neurais que foram treinadas usando imagens rotuladas manualmente. Algoritmos de visão computacional se espalharam na década de 1970, e os pesquisadores usaram imagens anotadas para treinar algoritmos de IA.

A ascensão de algoritmos avançados de aprendizado de máquina na década de 1990 permitiu que a anotação de imagens fosse automatizada. Agora é possível detectar e classificar objetos com algoritmos de visão computacional sem precisar rotular as imagens manualmente. Como resultado do desenvolvimento de algoritmos de aprendizagem profunda, o reconhecimento de imagens tornou-se mais preciso.

Os algoritmos de visão computacional são treinados usando grandes conjuntos de dados de imagens rotuladas e são usados ​​em vários setores, incluindo carros autônomos e diagnósticos médicos. A anotação de imagens também ajuda a melhorar os algoritmos de reconhecimento facial e permite que os robôs sejam treinados para realizar tarefas.

Os objetos em uma imagem podem ser rotulados, os limites podem ser identificados e os metadados podem ser gerados usando anotação de imagem, que faz parte do processo de preparação de dados para tarefas de IA e aprendizado de máquina. Rotular imagens com precisão permite que as máquinas reconheçam objetos e caracteres contidos nelas. Os modelos baseados em IA e aprendizado de máquina devem ter essas informações para serem bem-sucedidos e precisos.