Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Data Labeling ist ein Service zum Erstellen von beschrifteten Datensätzen, um KI- und ML-Modelle genauer zu trainieren. Mit OCI Data Labeling stellen Entwickler und Data Scientists Daten zusammen, erstellen und durchsuchen Datensätze und wenden Labels auf Datensätze über Benutzeroberflächen und öffentliche APIs an. Die beschrifteten Datensätze können für die Modellentwicklung in KI- und Data Science-Services von Oracle exportiert werden, um eine reibungslose Modellerstellung zu ermöglichen.
Laden Sie Dokumente hoch, einschließlich PDF- und TIFF-Formate, und fügen Sie Labels hinzu. Diese Labels sind hilfreich für Szenarien wie das Trainieren benutzerdefinierter Dokumentklassifizierungsmodelle zum Klassifizieren von Support-Tickets und das automatische Verarbeiten von Rückerstattungen auf der Grundlage von Kundenerklärungen.
Entwickler können RAW-Bilder hochladen, Labels hinzufügen und Bildbereiche hervorheben. Durch Hinzufügen dieser Labels zu Bildern können die resultierenden Datensätze verwendet werden, um benutzerdefinierte Bildklassifizierungs- und Objekterkennungsmodelle zu trainieren.
Laden Sie Labels zur Textklassifizierung hoch und verwenden Sie OCI Data Labeling, um wichtige Informationen im Text automatisch zu erkennen. Dieser beschriftete Text kann verwendet werden, um benutzerdefinierte Natural Language Processing-Modelle für die Informationsextraktion, Absichtsklassifizierung, Stimmungsanalyse und vieles mehr zu trainieren.
OCI Data Labeling bietet benutzerdefinierte Vorlagen und mehrere Annotationsformate. Beschriften Sie Daten entsprechend den Anforderungen von ML-Modellen. Annotieren Sie Bilder, Text oder Dokumente in nur drei Schritten: Erstellen Sie einen Datensatz, indem Sie Daten laden, kommentieren und exportieren.
Exportieren Sie einen Snapshot des annotierten Datensatzes im JSON-Format in den Objektspeicher. Greifen Sie über KI- und Data Science-Services von Oracle auf exportierte, beschriftete Datensätze zu und integrieren Sie diese ohne jegliche Veränderungen in benutzerdefinierte Modellerstellungsprozesse.
Verwenden Sie OCI Data Labeling allein oder greifen Sie innerhalb anderer Services wie OCI Vision und OCI Language darauf zu. Entwickler und Data Engineers können Datensätze zusammenstellen und beschriften und sie anschließend im Rahmen eines benutzerdefinierten Modelltraining-Workflows einfach über OCI KI-Services referenzieren. Data Scientists, die es vorziehen, ihre eigenen Deep Learning- oder Natural Language Processing-Modelle zu erstellen und zu trainieren, können den beschrifteten Datensatz über OCI Data Science nutzen.
Beschriften Sie Datensätze, die aus Logos, beliebten Kleidungssilhouetten und -farben, Produkttypen und medizinischen Bildern bestehen. Verwenden Sie diese beschrifteten Datensätze für die Bestandsplanung, Produktkategorisierung, Regalverwaltung und medizinische Diagnosen.
Beschriften Sie unregelmäßige Bilder, um Modelle zu erstellen, die Elemente der Produktqualitätsprüfung, Fehlererkennung, Sicherheitsüberwachung und Bestandsverwaltung automatisieren.
Beschriften Sie Dokumente, um das Extrahieren wertvoller Informationen für die Bearbeitung von Patientenansprüchen, die Diagnose medizinischer Berichte und die Zellforschung zu erleichtern.
Klassifizieren Sie Datensätze, einschließlich Quittungen, Rechnungen und Bestellungen für Chatbots des Kundensupports und die automatisierte Spesenabrechnung.
Markieren Sie Wortgruppierungen und weisen Sie Labels zu. Beschriftete Textdatensätze können für die Analyse von Kundenumfragen, die Themenmodellierung und den Kundensupport eingesetzt werden.
Durch die Automatisierung der Klassifizierung und Verarbeitung von Geschäftsdokumenten mithilfe von KI lässt sich der manuelle Aufwand verringern und es kommt zu weniger Fehlern, insbesondere bei einer großen Anzahl von Dokumenten verschiedener Kategorien. Erfahren Sie, wie Sie benutzerdefinierte KI-Modelle für die Dokumentenklassifizierung und Schlüsselwertextraktion mit den OCI Document Understanding- und OCI Data Labeling-Services trainieren können.
Vollständigen Beitrag lesenBeginnen Sie mit der Beschriftung von Daten und erleichtern Sie die Nutzung qualitativ hochwertiger Daten in ML-Modellen.