{"id":662,"date":"2023-07-06T09:00:00","date_gmt":"2023-07-06T09:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/makewise.pt\/pt\/?p=662"},"modified":"2024-02-28T09:00:31","modified_gmt":"2024-02-28T09:00:31","slug":"porque-e-que-a-anotacao-de-imagens-e-importante-para-o-machine-learning-e-a-visao-por-computador","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/makewise.pt\/pt\/porque-e-que-a-anotacao-de-imagens-e-importante-para-o-machine-learning-e-a-visao-por-computador\/","title":{"rendered":"Porque \u00e9 que a anota\u00e7\u00e3o de imagens \u00e9 importante para o Machine Learning e a Vis\u00e3o por Computador?"},"content":{"rendered":"\n

J\u00e1 escrevemos v\u00e1rias vezes sobre Machine Learning e seus benef\u00edcios<\/a> para o seu neg\u00f3cio. Por exemplo, esta tecnologia possibilita o desenvolvimento de aplica\u00e7\u00f5es para o reconhecimento de fala, previs\u00e3o de tr\u00e1fego<\/a>, dete\u00e7\u00e3o de fraudes<\/a> e muitas outras solu\u00e7\u00f5es<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

A vis\u00e3o por computador, por sua vez, \u00e9 um subconjunto da aprendizagem autom\u00e1tica. Esta, capacita as m\u00e1quinas a perceberem e compreenderem o ambiente tal como n\u00f3s, os humanos. A efic\u00e1cia dos modelos de vis\u00e3o por computador depende de anota\u00e7\u00f5es precisas de dados de treinamento para imagens e v\u00eddeos.<\/p>\n\n\n\n

E \u00e9 aqui que come\u00e7a este artigo! Vamos explorar o uso da Anota\u00e7\u00e3o de Imagens para aprendizagem autom\u00e1tica. Veja por que a anota\u00e7\u00e3o de imagens \u00e9 essencial para possibilitar a compreens\u00e3o em n\u00edvel humano e por que \u00e9 crucial para treinar modelos e alcan\u00e7ar a precis\u00e3o desejada em tarefas de vis\u00e3o por computador.<\/p>\n\n\n\n

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O que \u00e9 a anota\u00e7\u00e3o de imagens?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

A anota\u00e7\u00e3o de imagens \u00e9 o processo de rotulagem de imagens para treinar modelos de IA e machine learning. Por norma, envolve um anotador humano que utiliza ferramentas de anota\u00e7\u00e3o espec\u00edficas para etiquetar informa\u00e7\u00f5es relevantes nas imagens. Os dados resultantes s\u00e3o considerados dados estruturados e s\u00e3o depois utilizados para treinar um algoritmo de machine learning.<\/p>\n\n\n\n

Por exemplo, se um anotador rotular ve\u00edculos num conjunto de imagens, os dados resultantes podem ser utilizados para treinar um modelo para reconhecer ve\u00edculos e distingui-los de pe\u00f5es, sinais de tr\u00e2nsito, etc., podendo depois ser utilizados, por exemplo, em ve\u00edculos aut\u00f3nomos.<\/p>\n\n\n\n

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Image Annotation Essentials: O que \u00e9 necess\u00e1rio para come\u00e7ar?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
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Os projectos de anota\u00e7\u00e3o de imagens podem ter diferentes requisitos e, para serem bem-sucedidos, precisam de imagens diversas, anotadores formados e uma plataforma de anota\u00e7\u00e3o adequada.<\/p>\n\n\n\n