Datenkennzeichnung
| Datenkennzeichnung | |
|---|---|
| Relevant für Projekte aus der ASE-Initiative | MoSyS |
| Stadium | Up-to-date |
ASE-Definition (dt.)
Bezieht sich auf den Prozess der Segmentierung und Kennzeichnung von Daten (in der Regel von Sensoren erfasste Daten), die sich auf das Verhalten, die Aktivität oder den Gesundheitszustand einer Person beziehen, Stimmung oder Gesundheitszustand einer Person zu verschiedenen Zeitpunkten. Der Prozess der Datenbeschriftung hängt von der Art der erfassten Daten (Bilder, Audio, Text usw.) sowie von den Bedingungen ab, unter denen die Datenerfassung durchgeführt wird.
Die halbautomatische Kennzeichnung stellt einen Ansatz mit geringem Aufwand dar, um Grunddaten zu erhalten, mit denen überwachte Klassifizierungssysteme trainiert werden können, um Aktivitäten, Verhaltensweisen und Stimmungen für allgegenwärtige Gesundheitssysteme abzuleiten. Mit diesen Ansätzen können Erkennungssysteme mit einem ersten Satz markierter Proben trainiert werden und schrittweise zusätzliche Daten markieren, um die Klassifizierungsgenauigkeit zu verbessern.
ASE-Definition (engl.)
Refers to the process of segmenting and assigning labels to data (usually data gathered from sensors), related to a person’s behavior, activity, mood or health state, at different timestamps . The data annotation process depends on the type of data being collected (images, audio, text, etc.), as well as the conditions in which the data collection is performed.
Semi-automatic labeling provides a low-burden approach to obtain ground truth to train supervised classification systems to infer activity, behavior and mood for pervasive healthcare systems. These approaches allow recognition systems to be trained with an initial set of labeled samples, and to gradually label additional data to improve classification accuracy.
Literatur
Siehe auch
| Klassifikation |