Découvrez Ubi AI: Étiquetage automatique de texte avec GPT et Entraînement de modèle NER avec AWS Comprehend

Find AI Tools in second

Find AI Tools
No difficulty
No complicated process
Find ai tools

Table of Contents

Découvrez Ubi AI: Étiquetage automatique de texte avec GPT et Entraînement de modèle NER avec AWS Comprehend

Table des matières

  1. Introduction
  2. L'outil Ubi AI
  3. Créer un projet dans Ubi AI
  4. Fonctionnalités de l'outil Ubi AI
  5. Utilisation de l'outil Ubi AI pour l'étiquetage des données NLP
  6. Création d'un modèle ML avec l'outil Ubi AI
  7. Exporter les annotations avec Ubi AI
  8. Formation d'un modèle personnalisé avec Amazon Comprehend
  9. Test du modèle avec des données personnalisées
  10. Conclusion

Introduction

Bonjour à tous ! Aujourd'hui, nous allons explorer l'outil Ubi AI, un outil puissant pour l'étiquetage des données NLP, la création de modèles ML et l'exportation des annotations. Dans cet article, nous allons découvrir comment utiliser cet outil pour faciliter le processus d'étiquetage des données NLP et créer des modèles personnalisés. Nous allons également explorer comment exporter les annotations avec Ubi AI et comment entraîner un modèle personnalisé avec Amazon Comprehend. Sans plus tarder, plongeons dans le sujet !

L'outil Ubi AI

L'outil Ubi AI est un outil innovant qui facilite l'étiquetage des données NLP, la création de modèles ML et l'exportation des annotations. Avec Ubi AI, vous pouvez créer des projets, annoter des données textuelles, créer des modèles de machine learning et exporter les annotations dans différents formats. Cet outil utilise l'IA et le GPT pour accélérer le processus d'étiquetage et rendre votre travail plus facile. Avec Ubi AI, vous pouvez annoter des fichiers PDF, des images et de nombreux autres formats de données. Vous pouvez également collaborer avec votre équipe et bénéficier d'une analyse en temps réel de vos projets.

Créer un projet dans Ubi AI

Pour commencer à utiliser Ubi AI, vous devez créer un projet. Cela peut être fait en quelques étapes simples. Tout d'abord, connectez-vous à votre compte Ubi AI. Si vous n'avez pas de compte, vous pouvez en créer un en quelques minutes. Une fois connecté, vous serez dirigé vers le tableau de bord principal. Cliquez sur "Nouveau projet" et donnez un nom à votre projet. Choisissez également la langue de votre projet, qui doit être le français dans notre cas. Ensuite, sélectionnez le Type d'annotation, nous allons choisir l'annotation en fonction des limites pour notre projet de reconnaissance d'entités personnalisées.

Fonctionnalités de l'outil Ubi AI

Ubi AI offre de nombreuses fonctionnalités puissantes pour faciliter le processus d'étiquetage des données. Voici quelques-unes des principales fonctionnalités de l'outil :

  1. Annotation de différents formats de données : Ubi AI vous permet d'annoter des PDF, des images et de nombreux autres formats de données. Vous pouvez simplement sélectionner la région à étiqueter et choisir la classe appropriée.

  2. Intégration de l'IA et du GPT : Ubi AI utilise l'IA et le GPT pour accélérer le processus d'étiquetage des données. Cela permet d'obtenir des résultats plus rapides et plus précis.

  3. Collaboration en équipe : Ubi AI permet la collaboration en équipe, ce qui facilite le partage des tâches d'étiquetage des données entre les membres de votre équipe. Vous pouvez inviter vos collègues à rejoindre votre projet et gérer les droits d'accès.

  4. Analyse en temps réel : Ubi AI fournit une analyse en temps réel de vos projets, ce qui vous permet de suivre facilement le statut de vos tâches et de prendre des décisions éclairées.

  5. Exportation des annotations : Une fois les annotations terminées, vous pouvez les exporter dans différents formats, tels que JSON, CSV ou Python. Cela vous permet d'utiliser les annotations dans d'autres outils ou plateformes.

Utilisation de l'outil Ubi AI pour l'étiquetage des données NLP

Maintenant que nous avons exploré les fonctionnalités de l'outil Ubi AI, passons à son utilisation pour l'étiquetage des données NLP. Pour illustrer cela, nous allons prendre un cas d'utilisation courant : la reconnaissance d'entités personnalisées. Nous allons montrer étape par étape comment utiliser Ubi AI pour annoter un ensemble de données textuelles et créer un modèle d'apprentissage automatique pour la reconnaissance d'entités.

  1. Créez un projet dans Ubi AI et sélectionnez le type d'annotation en fonction des limites pour la reconnaissance d'entités personnalisées. Donnez un nom à votre projet et choisissez la langue, qui doit être le français.

  2. Importez votre ensemble de données textuelles dans Ubi AI. Vous pouvez les importer depuis votre ordinateur ou depuis un service de stockage en ligne tel que Dropbox ou Google Drive.

  3. Commencez à annoter vos données en sélectionnant les entités spécifiques que vous souhaitez reconnaître. Vous pouvez simplement surligner le texte et choisir la catégorie appropriée.

  4. Continuez le processus d'annotation jusqu'à ce que toutes vos données soient étiquetées. Ubi AI vous permettra d'annoter rapidement et efficacement vos données grâce à ses fonctionnalités d'intelligence artificielle.

  5. Une fois les annotations terminées, vous pouvez exporter les données dans le format de votre choix. Vous pouvez utiliser ces annotations pour créer un modèle de reconnaissance d'entités personnalisées à l'Aide d'autres plateformes telles que Amazon Comprehend.

Avec l'outil Ubi AI, l'étiquetage des données NLP devient beaucoup plus facile et plus rapide. Il vous permet de gagner du temps et d'obtenir des résultats plus précis pour vos projets de reconnaissance d'entités personnalisées.

Création d'un modèle ML avec l'outil Ubi AI

L'une des fonctionnalités les plus puissantes de l'outil Ubi AI est la possibilité de créer des modèles de machine learning sans écrire une seule ligne de code. Vous pouvez utiliser les annotations que vous avez créées dans Ubi AI pour entraîner un modèle de reconnaissance d'entités personnalisées. Voici comment procéder :

  1. Allez dans la section "Modèles" de l'outil Ubi AI. Vous y trouverez tous les modèles que vous avez créés.

  2. Cliquez sur "Ajouter un modèle" et donnez un nom à votre modèle. Choisissez le type de modèle que vous souhaitez créer, par exemple, un modèle de reconnaissance d'entités personnalisées.

  3. Sélectionnez les paramètres de votre modèle, tels que le modèle de langage à utiliser et la taille de lot pour l'entraînement.

  4. Une fois que vous avez configuré les paramètres de votre modèle, vous pouvez commencer le processus d'entraînement. Ubi AI se charge de tout le processus d'entraînement, vous n'avez donc pas besoin de vous soucier des détails techniques.

  5. Une fois que votre modèle est entraîné, vous pouvez l'utiliser pour effectuer des prédictions sur de nouvelles données. Ubi AI vous permet d'exporter votre modèle dans différents formats, tels que JSON ou Python, afin de l'utiliser avec d'autres outils ou bibliothèques.

La création d'un modèle de machine learning avec l'outil Ubi AI est rapide, facile et ne nécessite aucune connaissance en programmation. C'est un excellent moyen d'exploiter le pouvoir de l'apprentissage automatique dans vos projets de reconnaissance d'entités personnalisées.

Exporter les annotations avec Ubi AI

L'une des fonctionnalités clés de l'outil Ubi AI est la possibilité d'exporter les annotations que vous avez créées. Cela vous permet d'utiliser ces annotations dans d'autres outils ou plateformes, tels que Amazon Comprehend. Voici comment exporter les annotations avec Ubi AI :

  1. Allez dans la section "Exportation" de l'outil Ubi AI. Vous y trouverez toutes les options d'exportation disponibles.

  2. Sélectionnez le format dans lequel vous souhaitez exporter vos annotations, par exemple JSON, CSV ou Python.

  3. Choisissez les annotations que vous souhaitez exporter. Vous pouvez choisir de exporter toutes les annotations ou seulement une partie spécifique.

  4. Cliquez sur "Exporter" et Ubi AI générera un fichier d'exportation avec vos annotations dans le format sélectionné.

Une fois que vous avez exporté vos annotations, vous pouvez les utiliser avec d'autres outils ou plateformes pour effectuer des tâches telles que l'entraînement de modèles personnalisés avec Amazon Comprehend. Cela vous permet de tirer pleinement parti de vos annotations et de les utiliser dans des workflows plus avancés.

Formation d'un modèle personnalisé avec Amazon Comprehend

Maintenant que vous avez exporté vos annotations avec Ubi AI, vous pouvez les utiliser pour former un modèle personnalisé avec Amazon Comprehend. Amazon Comprehend est un service de traitement du langage naturel (NLP) basé sur l'intelligence artificielle qui vous permet de prendre des décisions éclairées à partir de données textuelles. Voici comment utiliser vos annotations avec Amazon Comprehend pour former un modèle personnalisé :

  1. Allez dans la console Amazon Comprehend et créez un nouveau projet de classification de texte.

  2. Importez vos annotations exportées dans votre projet Amazon Comprehend.

  3. Entraînez le modèle en utilisant vos annotations pour créer des ensembles d'entraînement et de validation. Vous pouvez choisir différents algorithmes d'apprentissage automatique pour entraîner votre modèle.

  4. Évaluez la performance de votre modèle en utilisant des métriques telles que la précision, le rappel et le score F1.

  5. Une fois que vous êtes satisfait de la performance de votre modèle, vous pouvez le déployer pour effectuer des prédictions sur de nouvelles données.

La formation d'un modèle personnalisé avec Amazon Comprehend vous permet d'obtenir des résultats de haute qualité pour vos projets de traitement du langage naturel. En utilisant vos annotations exportées avec Ubi AI, vous pouvez accélérer le processus de formation et obtenir des résultats plus précis.

Test du modèle avec des données personnalisées

Maintenant que vous avez entraîné votre modèle personnalisé avec Amazon Comprehend, vous pouvez le tester avec des données personnalisées. Pour cela, importez vos données dans Amazon Comprehend et utilisez votre modèle pour effectuer des prédictions. Voici comment procéder :

  1. Allez dans la console Amazon Comprehend et sélectionnez votre projet contenant le modèle entraîné.

  2. Importez vos données de test dans votre projet.

  3. Utilisez votre modèle pour effectuer des prédictions sur les données de test. Le modèle identifiera automatiquement les entités spécifiques que vous avez annotées.

  4. Évaluez les performances de votre modèle en utilisant des métriques telles que la précision, le rappel et le score F1.

En testant votre modèle avec des données personnalisées, vous pouvez vous assurer qu'il fonctionne correctement et qu'il produit des résultats précis. Si nécessaire, vous pouvez apporter des ajustements à votre modèle pour améliorer ses performances.

Conclusion

Dans cet article, nous avons exploré l'outil Ubi AI et appris comment l'utiliser pour l'étiquetage des données NLP, la création de modèles ML et l'exportation des annotations. Nous avons également vu comment entraîner un modèle personnalisé avec Amazon Comprehend en utilisant les annotations exportées avec Ubi AI. En utilisant ces outils ensemble, vous pouvez accélérer le processus d'étiquetage des données, créer des modèles précis et obtenir des résultats de haute qualité pour vos projets de traitement du langage naturel. J'espère que cet article vous a été utile et que vous êtes prêt à explorer ces outils dans vos propres projets. Bonne chance et n'oubliez pas de vous abonner à notre chaîne YouTube pour plus de vidéos sur l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle.

Most people like

Are you spending too much time looking for ai tools?
App rating
4.9
AI Tools
100k+
Trusted Users
5000+
WHY YOU SHOULD CHOOSE TOOLIFY

TOOLIFY is the best ai tool source.