TEXTO V Rotulagem de dados O que é rotulagem de dados? A rotulagem de dados, ou anotação de dados, faz parte da etapa de pré-processamento para o desenvolvimento de um modelo de aprendizado de máquina (AM). Para que os modelos de aprendizado de máquina façam previsões precisas, é preciso identificar os dados brutos (ou seja, imagens, arquivos de texto, vídeos) para depois adicionar um ou mais rótulos a eles, especificando seu contexto. A rotulagem de dados está na base de diferentes casos de aprendizado de máquina e deep learning, incluindo visão computacional e processamento de linguagem natural (NLP). Como funciona a rotulagem de dados? Além da assistência de máquina, as tarefas de rotulagem de dados requerem a interação humana ("human-in-the-loop" HITL). A HITL aproveita a avaliação de "rotuladores de dados" humanos para criar, treinar, refinar e testar modelos de AM. Eles ajudam a orientar o processo de rotulagem de dados, alimentando os conjuntos de dados dos modelos que mais se aplicam a um determinado projeto. Casos de uso da rotulagem de dados Embora a rotulagem de dados possa melhorar a precisão, a qualidade e a usabilidade em diversos contextos em todos os setores, alguns dos casos de uso mais destacados são: Processamento de linguagem natural (NLP): um ramo de IA que combina linguística computacional com estatística, aprendizado de máquina, e modelos de deep learning para identificar e marcar seções importantes do texto que geram dados de treinamento para análise de impressões, reconhecimento de nome da entidade e reconhecimento de caractere ótico. A NLP está sendo cada vez mais utilizada em soluções corporativas como detecção de spam, tradução de máquina, reconhecimento de voz, sumarização de texto, assistentes virtuais e chatbots, e em sistemas GPS operados por voz. Isso faz da NLP um componente fundamental na evolução dos processos de negócios críticos. (Disponível em https://www.ibm.com/br-pt/cloud/learn/data-labeling. Acesso em 23/03/2023)
Quanto ao texto V, assinale a alternativa que apresenta uma análise correta.
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