Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenannotation (PDF)

Kurs: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenannotation (PDF)

Für Bildklassifikationen werden in der Regel überwachte Lernverfahren eingesetzt. Diese werden allerdings auf annotierten Daten, also auf Daten mit dazugehörigen Labeln trainiert und evaluiert. In vielen Anwendungsbereichen wird eine Unmenge an ungelabelten Bildern produziert. In dem folgenden Video-Transkript lernst du, welche Schritte notwendig sind, um einen gut annotierten Datenkorpus zu erstellen.

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Nutzungsrechte: CC BY

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Herkunftsnachweis: "Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenannotation (PDF)" von , lizenziert unter CC BY 4.0
Original-URL: https://moodle.ki-campus.org/course/view.php?id=111

Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf

Dr. Ludmila Himmelspach

AI, Artificial Intelligence, Bildanalyse, Bilderkennung, Bildklassifikation, Bildsegmentierung, Datenannotation, Datenaufbereitung, Datenkorpus, Gold Standard, Informatik, Inter-Annotator-Agreement, KI, KI-System, Kategorisierung, Label, Lokalisierung, Technologie, annotierte Daten, eLearning, künstliche Intelligenz, maschinelles Sehen, visuelle Wahrnehmung, überwachte Lernverfahren

Lernressource	Kurs, Text
Lizenz	CC BY 4.0
Zusätzliche Lizenzinformationen	Das Material ist Bestandteil vom KI-Campus Kurs "KI für Alle 2: Verstehen, Bewerten, Reflektieren". Gefördert durch das Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt sowie durch das Ministerium für Kultur und Wissenschaft des Landes Nordrhein-Westfalen.
Sprache	Deutsch

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