L’annotation des données consiste à ajouter des descriptions précises à des données brutes non structurées. Ces données brutes sont des images, des fichiers textes, des vidéos, des fichiers 3D, des documents, des PDF, des fichiers audios, et autres. Les données annotées servent de base d’entraînement aux modèles d’apprentissage automatique pour produire les mêmes types de descriptions précises sur de nouvelles données.
L’annotation de données est une étape cruciale pour développer des modèles d’apprentissage automatique. Suite à l’annotation de données, le modèle apprend à partir des données annotées à faire des prédictions précises. Sans une annotation de données appropriée, les modèles d’apprentissage automatique risquent de ne pas être aussi performants ou de faire des prédictions incorrectes.
L’annotation des données est donc un élément essentiel 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. En annotation de données, nous pouvons classer les données en différents types, tels que des données :
- Données textuelles : Comprend les documents textuels, les messages sur les médias sociaux, les emails, les articles, etc.
- Données d’image : Comprend des images dans le domaine visible ou non (infrarouge, ultraviolet, etc.)
- Données audio : Comprend les enregistrements audio, la musique, les discours, etc.
- Données vidéo : Constituées d’une suite chronologique d’images.
- 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. À chaque point correspond un ensemble de coordonnées cartésiennes (X, Y, Z).
- Volumétrique ou Données 3D : Données représentant des structures ou des objets tridimensionnels. Il peut s’agir de données volumétriques issues de l’imagerie médicale, comme l’IRM ou la tomodensitométrie (CT-scan), et de 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 d’annotation 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 images, le tracé de Bounding Boxes (boîtes englobantes) autour d’objets d’intérêt dans des images, ou l’identification et la classification d’entités dans un texte (NER).
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 d’autres articles sur le blog sur l’annotation de données !
Synonymes: Étiquetage de données; Labellisation de données
