{"id":2848,"date":"2021-09-15T18:18:44","date_gmt":"2021-09-15T12:48:44","guid":{"rendered":"https:\/\/www.datalabelify.com\/?p=2848"},"modified":"2023-11-03T11:49:35","modified_gmt":"2023-11-03T06:19:35","slug":"three-ways-image-annotation-can-improve","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.datalabelify.com\/de\/drei-wege-bildannotation-kann-verbessert-werden\/","title":{"rendered":"Drei M\u00f6glichkeiten, wie Bildanmerkungen unsere Welt verbessern k\u00f6nnen"},"content":{"rendered":"
Drei M\u00f6glichkeiten, wie Bildanmerkungen unsere Welt verbessern k\u00f6nnen<\/span><\/h5>\n

Computer Vision ist eine der am schnellsten wachsenden Anwendungen k\u00fcnstlicher Intelligenz (KI). Jedes Jahr steigen die Investitionen in Computer-Vision-Technologie. Es ist auch eine gro\u00dfe Chance f\u00fcr jahrhundertealte Branchen wie das Gesundheitswesen, die Landwirtschaft oder das Transportwesen, die stark auf visuelle Daten angewiesen sind.<\/p>\n

Bildanmerkungen sind m\u00f6glich. Das Kommentieren oder Beschriften visueller Daten ist eine Hauptaufgabe f\u00fcr Computer-Vision-Modelle. Sie werden immer ausgefeilter und erfordern viel Handarbeit. Diese Daten werden verwendet, um die Maschine darauf zu trainieren, Zielmerkmale wie gutartige Polypen in medizinischen Bildern zu erkennen.<\/p>\n

Labelify stellt seit etwa vier Jahren professionell gef\u00fchrte Teams zur Kommentierung von Bildern in Computer Vision zur Verf\u00fcgung. Dies sind nur einige Beispiele f\u00fcr die M\u00f6glichkeiten, die wir f\u00fcr Bildanmerkungen sehen, um bahnbrechende KI-Programme zu unterst\u00fctzen, die Computer Vision nutzen.<\/p>\n

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1. Verbesserte Gesundheit durch medizinische KI<\/h3>\n

Die Zahl der Patentanmeldungen f\u00fcr KI im Gesundheitswesen nimmt zu, was auf ein hohes Ma\u00df an Technologieinvestitionen hinweist. Das Gesundheitswesen ist ein komplexes Feld. Daten sind knapp und teuer. Eine Diagnose kann lebensrettend sein. KI kann gro\u00dfe Mengen an Patientendaten analysieren. Dies kann medizinischem Fachpersonal dabei helfen, Erkrankungen fr\u00fcher zu erkennen oder die Risiken f\u00fcr den Patienten besser zu verstehen. KI kann \u00c4rzten auch dabei helfen, schwerere Erkrankungen schneller zu diagnostizieren und zu behandeln und die Zusammenarbeit mit anderen medizinischen Fachkr\u00e4ften zu erleichtern.<\/p>\n

Daten stellen f\u00fcr Gesundheitsorganisationen sowohl eine Herausforderung als auch eine Chance dar. Das gro\u00dfe Volumen bedeutet, dass viele Daten analysiert werden m\u00fcssen. Daten sind mehrdimensional und k\u00f6nnen von vielen verschiedenen Orten aus abgerufen werden, einschlie\u00dflich Patienten, Behandlungsoptionen, Einrichtungen, Zeit und sogar Zeit. Es ist auch eine hohe Geschwindigkeit, da jeden Tag viele Patienten Gesundheitseinrichtungen betreten.<\/p>\n

Der Gro\u00dfteil dieser Daten wird durch bildgebende Verfahren wie CT (Computertomographie), MRT (Magnetic Response Imaging) und andere Scansysteme erzeugt. Eine Person mit medizinischem Fachwissen analysiert normalerweise visuelle Daten. F\u00fcr den Menschen ist es unm\u00f6glich, alle Daten zu analysieren und in n\u00fctzliche Informationen umzuwandeln. Bildanmerkungen sind ein gro\u00dfartiges Werkzeug zum Erstellen von Computer-Vision-Systemen, die Muster in Daten erkennen und diese f\u00fcr medizinisches Fachpersonal schneller und einfacher machen.<\/p>\n

Ein auf KI basierendes Medizinunternehmen bietet KI-basierte Bilddatenbanken an, die das Verst\u00e4ndnis medizinischer Fachkr\u00e4fte verbessern und die Vorsorge verbessern. Diese Bilder werden zum Trainieren von Computer-Vision-Modellen verwendet, die die medizinischen Bilder jedes Patienten analysieren k\u00f6nnen, um \u00c4rzten zu helfen, schnellere und genauere Diagnosen zu stellen.<\/p>\n

2. F\u00fcr eine nachhaltigere Landwirtschaft ist Pr\u00e4zisionslandwirtschaft die bessere Option<\/h3>\n

Die Landwirtschaft ist einer der \u00e4ltesten Wirtschaftszweige der Welt. Im Laufe der Jahre hat es viele technologische Ver\u00e4nderungen gegeben. Pr\u00e4zisionslandwirtschaft, manchmal auch AgTech oder Farmtech genannt, ist die Anwendung von Technologie zur Verbesserung der Rentabilit\u00e4t, Effizienz und Nachhaltigkeit landwirtschaftlicher Betriebe.<\/p>\n

Pr\u00e4zisionslandwirtschaft ist eine Methode, die Landwirtschaft pr\u00e4ziser, kontrollierter und vorhersehbarer zu machen. Es erm\u00f6glicht den Anbau von Feldfr\u00fcchten und die Aufzucht von Vieh. Dazu geh\u00f6ren GPS (Global Positioning Systems), Sensoren und Robotik sowie autonome Fahrzeuge. Viele der visuellen Daten, die diese Systeme analysieren, k\u00f6nnen mit Anmerkungen versehen werden, um Computer-Vision-Systeme zu trainieren und einzusetzen.<\/p>\n

Modelle f\u00fcr maschinelles Lernen k\u00f6nnen kommentierte Bilder verwenden, um Ernteertr\u00e4ge vorherzusagen, Bestandsz\u00e4hlungen zu automatisieren, die Pflanzengesundheit zu analysieren und die besten Bereiche f\u00fcr die Ausbringung von D\u00fcngemitteln, Herbiziden und Aussaat zu bestimmen. Darin besteht die Anwendung einer variablen Rate. Dies wird als Anwendung mit variablem Zinssatz bezeichnet. Bilder werden auch verwendet, um den Mangel an Landarbeitern zu beheben, indem der beste Erntezeitpunkt vorhergesagt wird und die computergest\u00fctzte Ernterobotertechnologie eingesetzt wird.<\/p>\n

Hummingbird Technologies bietet Pflanzenanalysen per Drohne, Satellitenbildern und Computer Vision. Sie unterst\u00fctzen Landwirte dabei, ihre Ertr\u00e4ge zu steigern und die effizientesten Betriebsmittel f\u00fcr einen nachhaltigeren Anbau zu nutzen.<\/p>\n

3. G\u00fctertransport mit autonomen Fahrzeugen<\/h3>\n

Bloomberg berichtet, dass Ingenieure bereits vor der Einf\u00fchrung der sozialen Distanzierung durch die COVID-19-Pandemie \u201ein aller Stille die Erwartungen neu kalibriert\u201c und versprochene Zeitpl\u00e4ne verschoben haben. Allerdings dauert die Software- und Technologieentwicklung, die erforderlich ist, um autonome Fahrzeuge sicher und zuverl\u00e4ssig zu machen, viel l\u00e4nger als erwartet. Eine Bildanmerkung ist ein wichtiger Schritt bei der Vorbereitung der riesigen Menge an Trainingsdaten mit immer komplizierteren Funktionen, die zum Trainieren von AV-Algorithmen f\u00fcr maschinelles Lernen erforderlich sein werden.<\/p>\n

Die Nachfrage nach AV-Technologie ist aufgrund der Pandemie gestiegen. Roboterfahrer k\u00f6nnen Lebensmittel und Medikamente ausliefern. Viele der Technologieentwicklungslabore wurden durch die Lockdowns geschlossen, die in St\u00e4dten auf der ganzen Welt zur Folge hatten. Unternehmen, die AV-Technologie entwickeln, die den wirtschaftlichen Auswirkungen von COVID-19 standh\u00e4lt, werden wahrscheinlich f\u00fchrend in einer Branche sein, die auch w\u00e4hrend der Pandemie sehr gefragt sein wird.<\/p>\n

Starship Technologies ist eines der AV-Unternehmen, denen Sie in den kommenden Monaten folgen sollten. Dieses autonome Lieferunternehmen lieferte fr\u00fcher warmes Essen an Studenten. K\u00fcrzlich wurde in Tempe ein Roboter-Essenslieferdienst eingef\u00fchrt.<\/p>\n

Labelify<\/a>: Ein Bildanmerkungstool (in K\u00fcrze erh\u00e4ltlich)
\nComputer Vision verspricht eine gl\u00e4nzende Zukunft. Nur die Zeit wird zeigen, wer der Gewinner bei der Entwicklung von KI-L\u00f6sungen sein wird, die die Welt ver\u00e4ndern werden.<\/p>\n

Labelify kommentiert seit \u00fcber einigen Jahren Bilder, Videos, Lidar, Text und Audio. Unsere professionell gef\u00fchrten Teams verarbeiten Daten mit hoher Genauigkeit und erm\u00f6glichen einige der innovativsten Produkte. Unsere Teams kommentieren die Bilder, die f\u00fcr maschinelles Lernen, Pr\u00e4zisionslandwirtschaft, autonome Fahrzeuge und Medizin verwendet werden KI<\/a>.<\/p>\n

Kontaktieren Sie Labelify noch heute, um mehr dar\u00fcber zu erfahren, wie die Bilder, Videos, Lidar-, Text- und Audioanmerkungsdienste von Labelify Ihrem Unternehmen helfen k\u00f6nnen.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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Three Ways Image Annotation Can Improve Our World Computer vision is one of the fastest-growing applications of artificial intelligence (AI). Each year, investments in computer vision technology are increasing. It is also a great opportunity for centuries-old industries, such as healthcare, agriculture, or transportation, that rely heavily upon visual data. Image annotation is possible. Annotating or labeling visual data is a major task for computer vision models. They are getting more sophisticated, and it takes a lot of manual labor. This data is used to train the machine to recognize target features, such as benign polyps in medical images. Labelify…<\/p>\n","category_list":"Data Annotation<\/a>, Image Annotation<\/a>, Image Segmentation<\/a>, Machine Learning<\/a>","author_info":{"name":"Parth P","url":"https:\/\/www.datalabelify.com\/de\/author\/soeuidhae\/"},"comments_num":"0 comments","_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2848","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2848"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2848\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":3104,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2848\/revisions\/3104"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/14338"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2848"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2848"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2848"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}