Service d'étiquetage de données AI Platform

Le service AI Platform d'ajout d'étiquettes aux données (bêta) vous permet de demander un ajout manuel d'étiquettes sur une collection de données que vous prévoyez d'utiliser pour entraîner un modèle de machine learning personnalisé.

Pour entraîner un modèle de machine learning, vous devez fournir des exemples représentatifs du type de contenu que vous souhaitez classer ou analyser, ainsi que la manière dont vous voulez que chaque exemple soit traité par le modèle. Par exemple, pour entraîner un modèle qui classe des images de fleurs, vous fournirez un échantillon d’images étiquetées avec le type de fleur correspondant (tournesol, marguerite, rose, tulipe) ; pour entraîner un modèle qui identifie les noms de maladies dans des documents médicaux, vous fournirez des exemples de documents dans lesquels les maladies ont été mises en évidence. Le modèle apprend alors à extrapoler à partir des échantillons.

Le service d'ajout d'étiquettes aux données vous permet d'envoyer les exemples représentatifs à des étiqueteurs humains qui les annoteront de la manière spécifiée et renverront ensuite l'ensemble de données dans un format approprié qui permettra d'entraîner le modèle de machine learning. Le type de données que vous fournissez comme exemples et le type d'annotation effectué par les étiqueteurs dépendent du type de modèle de machine learning que vous prévoyez d'entraîner.

Pour demander un ajout d'étiquettes, vous devez créer trois ressources pour les étiqueteurs humains :

  • Un ensemble de données contenant les exemples représentatifs sur lesquels les étiqueteurs devront travailler
  • Un ensemble de spécifications d'annotation identifiant les étiquettes que les étiqueteurs devront appliquer aux éléments de l'ensemble de données
  • Un ensemble d'instructions destinées aux étiqueteurs, leur expliquant comment appliquer les étiquettes à vos données

Une fois que vous avez créé ces ressources, vous les envoyez dans le cadre d'une demande d'ajout d'étiquettes. Les étiqueteurs humains annotent les éléments de l'ensemble de données conformément à vos instructions et renvoient un ensemble de données annoté que vous pouvez alors exporter et utiliser en tant que données d'entraînement pour un modèle de machine learning personnalisé.

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Service d'ajout d'étiquettes aux données
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