Chuẩn bị bộ dữ liệu cho học máy có thể là một nhiệm vụ khó khăn, thường đòi hỏi các nguồn lực và thời gian đáng kể. Ghi chú ML nhằm mục đích đơn giản hóa quá trình này bằng cách tận dụng các khả năng của các thiết bị di động của Apple. Nó không chỉ tăng tốc tạo ra dữ liệu đào tạo chất lượng cao mà còn tăng cường khả năng sử dụng chung của quy trình chuẩn bị dữ liệu cho các mô hình phát hiện đối tượng. Ứng dụng này đóng vai trò là một công cụ thiết yếu cho bất kỳ ai liên quan đến học máy, đặc biệt là trong các nhiệm vụ yêu cầu chú thích dữ liệu tỉ mỉ.
Ứng dụng cung cấp một số tính năng được thiết kế để hợp lý hóa việc tạo và quản lý bộ dữ liệu. Người dùng có thể dễ dàng tạo một bộ dữ liệu mới, chọn tên duy nhất và thêm nhãn thông qua các phương thức khác nhau - chẳng hạn như gõ, lệnh thoại hoặc quét từ các tài liệu vật lý. Hình ảnh cũng có thể được nhập trực tiếp từ thư viện ảnh của người dùng, làm cho quá trình linh hoạt. Các công cụ chú thích được cung cấp bởi Notate ML cho phép người dùng cắt hình ảnh, vẽ các hộp giới hạn và thẻ các đối tượng có liên quan một cách dễ dàng, đảm bảo rằng mỗi yếu tố của bộ dữ liệu được biểu diễn chính xác cho mục đích đào tạo.
Chụp ảnh mới bằng máy ảnh thiết bị và chú thích chúng là thân thiện với người dùng. Người dùng có thể nhanh chóng chụp ảnh mới bằng cách nhấn nút trong ứng dụng, cho phép họ chụp dữ liệu trong thời gian thực. Khi hình ảnh được chọn, ứng dụng cung cấp các tùy chọn thu phóng và cắt xén trực quan để người dùng có thể tập trung vào các lĩnh vực quan tâm. Quá trình gắn thẻ là đơn giản như nhau; Người dùng có thể vẽ các hộp giới hạn xung quanh các đối tượng, gán nhãn và đặt lại hoặc xóa các chú thích khi cần thiết, từ đó duy trì tổ chức dữ liệu chất lượng cao.
Cuối cùng, ghi chú ML giúp các bộ dữ liệu xuất dễ dàng và linh hoạt, cho phép người dùng chọn từ nhiều định dạng phù hợp cho các khung đào tạo khác nhau, bao gồm Yolo, Apple Tạo ML và Google Auto ML. Sau khi xem xét các tùy chọn xuất, người dùng có thể tạo liền mạch và chia sẻ các tệp dữ liệu thông qua các nền tảng khác nhau như AirDrop. Ứng dụng này cũng bao gồm các mẹo hữu ích để duy trì tổ chức, chẳng hạn như giữ các bộ dữ liệu riêng biệt để đào tạo và xác thực, sử dụng bút stylus để chú thích chính xác và quản lý kích thước bộ dữ liệu để đảm bảo khả năng sử dụng hiệu quả. Nhìn chung, ghi chú ML tăng cường đáng kể trải nghiệm chuẩn bị bộ dữ liệu cho các dự án học máy.