Некоторые методы автоматической разметки данных:

1. Активное обучение. 13 Специалисты создают ИИ-модель автоматической разметки, которая размечает сырые, неразмеченные данные. 1 После этого они определяют, выполнила ли модель разметку верно. 1 В случае ошибок разметчики исправляют их и обучают модель повторно. 1
2. Обучение компьютерной свёрточной нейронной сети с подкреплением на небольшой части данных для дальнейшей обработки оставшихся данных этой нейронной сетью. 2 Чем больше данных обработала сеть, тем больше данных она использовала для собственного дообучения (так называемое «подкрепление»). 2 В итоге нейросеть получает более высокую точность разметки, чем в начале, поэтому её можно запустить повторно, уже без подкрепления, на полном объёме данных для повторной, более точной разметки. 2
3. Использование многослойных языковых моделей (MLLM). 4 Такой подход эффективен в масштабных проектах по анализу изображений, где требуется обработка больших объёмов данных. 4 Автоматизированный процесс анализа содержания каждого изображения и последующее создание текстовых описаний позволяет значительно сократить время и усилия, которые ранее требовались бы для ручной разметки. 4