اگرچه ، برچسب گذاری و حاشیه نویسی کلماتی هستند که به صورت متناوب برای نشان دادن هنر برچسب زدن مطالب موجود در قالب های مختلف استفاده می شوند.

امروزه هر دو روش مورد استفاده قرار می گیرند تا از طریق دید رایانه ای بتوانند شی یا متن مورد نظر را برای ماشینها تشخیص دهند.

بر چسب گذاری در یادگیری ماشینی چیست

برچسب زدن داده ها فرآیندنشانه گذاری داده ها مانند متن یا اشیاء در فیلم ها و تصاویر است

تا آن را در دید رایانه قابل تشخیص کند تا مدل های هوش مصنوعی

را از طریق الگوریتم یادگیری ماشینها برای پیش بینی درست آموزش دهد.

برچسب زدن در اصل با برچسب های مفید یا متادیتا اضافه شده است تا برای ماشین ها قابل درک شوند.

معمولاً متن ها و تصاویر دارای برچسب هستند اما امروزه از همان روش برای آموزش یادگیری ماشین استفاده می شود.

حاشیه نویسی در یادگیری ماشین چیست

دقیقاً مانند ارائه دهنده خدمات برچسب گذاری داده ها ، حاشیه نویسی فرایند ضبط شی مورد علاقه در تصویر است

تا از طریق دید رایانه ، آن را برای دستگاه ها قابل تشخیص و قابل درک کند.

برای آموزش مدل های هوش مصنوعی با آموزش الگوریتم های یادگیری عمیق ،

یادگیری و درک الگوهای ارائه شده از طریق حاشیه نویسی انجام می شود.

حاشیه نویسی داده ها شامل ،  متن ،  تصویر و  ویدیو است

با استفاده از تکنیک های مختلف طبق الزامات پروژه و سازگاری الگوریتم های یادگیری ماشین است.

حاشیه نویسی داده ها برای ایجاد مجموعه های داده آموزشی برای AI و ML انجام می شود.

این کار به ماشین ها کمک می کند تا الگوهای خاصی را بیاموزند و نتایج را به هم پیوند دهند

و از مجموعه داده ها برای شناسایی الگوهای مشابه در آینده برای پیش بینی نتایج استفاده کنند.

هر قدر آموزش برای آموزش چنین مدلهایی مورد استفاده قرار گیرد ، تشخیص دقیق تر خواهد بود

که هوش مصنوعی را در زندگی واقعی از طریق خدمات حاشیه نویسی داده کارامد می سازد.