С завершением первого (официального) рабочего дня в этом году!👨‍💻
Сегодня снова поговорим про данные, а точнее про инструменты для их разметки😎
В прошлом посте обсуждали сайты-источники, на которых можно найти датасеты для разных задач. Но что, если необходимо обучить модель для более узконаправленной и конкретной цели? Например, создать чат-бота для определённого магазина, который будет консультировать по ограниченному списку товаров; или обучить модель детекции, которая будет определять, что ваша собака несанкционированно залезла на диван😅
Тогда встаёт вопрос о необходимости самостоятельного сбора нужных данных, а вместе с ним и их разметки. И на этот случай есть множество инструментов, которые помогают удобно размечать и текст, и картинки:
👣 labelImg - это простой "разметчик" для задач детекции в CV, при помощи него можно маркировать объекты на изображениях в bounding box. Размеченные данные экспортируются файлами в XML-формате.
👣 labelme - этот онлайн-инструмент тоже для изображений и поддерживает 6 типов аннотаций: многоугольники, прямоугольники, круги, линии, точки и линейные полосы.
👣 supervisely - продвинутая веб-платформа для аннотирования изображений и видео со своим комьюнити.
👣 bella - а этот фреймворк позволяет быстро обрабатывать текстовые данные.

А вообще, сервисов для разметки данных сейчас уже довольно много: например, Сбер создал платформу, через которую любой желающий может зарабатывать на разметке😁

А какими инструментами пользуетесь вы?👀

#cv@data_easy
#nlp@data_easy
#аудио@data_easy
#classic_ml@data_eas
#лайфхаки@data_easy