Arte e scienza dell'annotazione delle immagini: la tecnologia dietro l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico

Roger Brown

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Diventare umani: rivista sull'intelligenza artificiale

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L’uso dell’intelligenza artificiale (AI) è diventato sempre più diffuso nel mondo moderno, vedendo il suo potenziale nel migliorare drasticamente la vita umana in ogni modo possibile. Automatizzando le attività e i processi di routine per semplificare le operazioni con maggiore efficienza, precisione ed efficienza in termini di costi, l'intelligenza artificiale ha dimostrato di rivoluzionare praticamente ogni settore, che si tratti di sanità, istruzione, vendita al dettaglio, finanza o agricoltura.

La tecnologia dell’intelligenza artificiale è in continua evoluzione, consentendo alle macchine di diventare sempre più avanzate e capaci di svolgere funzioni sempre più complesse. Abbiamo tutti sperimentato la trasformazione che l’intelligenza artificiale ha portato nelle nostre vite, ma la nostra consapevolezza della vera arte e scienza dietro questa tecnologia new age è accurata? In che modo comprendiamo le annotazioni delle immagini, la tecnologia alla base dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico (ML) e la sua importanza nello sviluppo di dati di addestramento dell'IA accurati e adeguati per i modelli di apprendimento automatico?

L'annotazione delle immagini è al centro dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico e questa nota fornisce una panoramica dei vari approcci e metodi necessari per ottenere l'intelligenza artificiale e sviluppare modelli abilitati all'intelligenza artificiale.

Un programma per computer o un algoritmo che interpreta dati, analizza modelli o riconosce tendenze è noto come intelligenza artificiale. Per raggiungere questo obiettivo è necessario comprendere gli algoritmi ed essere in grado di applicarli alle sfide del mondo reale attraverso l’intelligenza artificiale. Ci vogliono creatività, intuizione e capacità di risoluzione dei problemi per sviluppare l’intelligenza artificiale. Considerando questa descrizione nel suo insieme, possiamo dedurre che i dati sono indispensabili per lo sviluppo di qualsiasi sistema di intelligenza artificiale di successo.

Fornendo input per l’addestramento e il perfezionamento degli algoritmi, i dati alimentano l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico, consentendo loro di fare previsioni, identificare tendenze e automatizzare i processi. Un algoritmo di machine learning o un'applicazione AI può essere personalizzato utilizzando i dati per adattarli a scenari o casi d'uso specifici. Nell’intelligenza artificiale e nell’apprendimento automatico, i dati forniscono la capacità di identificare modelli e relazioni tra variabili e questi modelli e relazioni consentono ai modelli di prendere decisioni informate. Nel complesso, mostra che più dati hai, migliori sono i tuoi modelli di intelligenza artificiale e apprendimento automatico.

Il concetto di intelligenza artificiale si riferisce a una macchina o a un computer in grado di apprendere dall’esperienza, adattare di conseguenza il proprio comportamento ed eseguire compiti. La capacità dell’intelligenza artificiale di eseguire compiti complessi in modo efficiente è determinata dall’annotazione delle immagini, che è un fattore determinante del suo successo ed è definita come il processo di etichettatura delle immagini con metadati descrittivi. Poiché getta le basi per le applicazioni di intelligenza artificiale, viene spesso definito anche il "cuore dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico".

Già agli albori dell’intelligenza artificiale, l’annotazione delle immagini veniva utilizzata per l’apprendimento automatico. Gli anni '50 ha visto lo sviluppo di reti neurali addestrate utilizzando immagini etichettate manualmente. Gli algoritmi di visione artificiale si erano diffusi negli anni '70e i ricercatori hanno utilizzato immagini annotate per addestrare algoritmi di intelligenza artificiale.

L’ascesa di algoritmi avanzati di apprendimento automatico negli anni ’90 ha consentito di automatizzare l’annotazione delle immagini. Ora è possibile rilevare e classificare oggetti con algoritmi di visione artificiale senza dover etichettare manualmente le immagini. Grazie allo sviluppo degli algoritmi di deep learning, il riconoscimento delle immagini è diventato più preciso.

Gli algoritmi di visione artificiale vengono addestrati utilizzando grandi set di dati di immagini etichettate e vengono utilizzati in numerosi settori, tra cui le auto a guida autonoma e le diagnosi mediche. L'annotazione delle immagini aiuta anche a migliorare gli algoritmi di riconoscimento facciale e consente di addestrare i robot a eseguire attività.

Gli oggetti in un'immagine possono essere etichettati, i confini possono essere identificati e i metadati possono essere generati utilizzando l'annotazione dell'immagine, che fa parte del processo di preparazione dei dati per le attività di intelligenza artificiale e apprendimento automatico. L'etichettatura accurata delle immagini consente alle macchine di riconoscere oggetti e personaggi contenuti al loro interno. I modelli basati sull’intelligenza artificiale e sull’apprendimento automatico devono disporre di queste informazioni affinché siano accurati e di successo.