Itinai.com a split screen photorealistic image of two compute 3f3c3d48 14eb 458c bcf3 739369f920b8 2

Ускорение аннотирования активного обучения с Adala и Google Gemini: пошаговое руководство для бизнеса

Легче сразу спросить 💭

AI снижает операционные расходы на 20–40% 📊 за 6 месяцев. А что бы вы сделали с этими деньгами?

Опишите задачу — обсудим, как это можно реализовать у вас.

ИИ автоматизирует 70% рутинных задач 🤖 за 3 месяца. Какие процессы в вашем бизнесе скинуть роботу?

Персонализированные AI-кампании увеличивают клиентскую базу на 30% 📈. Как это работает?

AI-аналитика сокращает ошибки в прогнозах на 50% 📉. Расскажите подробнее!

Оптимизация аннотирования с помощью Adala и Google Gemini

Введение

В этом руководстве мы рассмотрим, как использовать фреймворк Adala для создания модульного активного обучения в классификации медицинских симптомов. Мы начнем с установки и проверки Adala, а затем интегрируем Google Gemini в качестве пользовательского аннотатора для классификации симптомов по заранее определенным медицинским категориям.

Установка Adala

Установите последнюю версию Adala из репозитория GitHub, используя следующую команду:

!pip install -q git+https://github.com/HumanSignal/Adala.git

После установки проверьте, что библиотека успешно установлена, выполнив команду:

!pip list | grep adala

Проверка установки

Проверьте текущие пути поиска модулей Python и убедитесь, что Adala доступен:

!find /usr/local -name "*adala*" -type d | grep -v "__pycache__"

Интеграция Google Gemini

Установите SDK Google Generative AI и библиотеки для анализа данных:

!pip install -q google-generativeai pandas matplotlib

Создание аннотатора

Определите класс GeminiAnnotator, который будет использовать модель Google Gemini для классификации симптомов:

class GeminiAnnotator:

Этот класс будет обрабатывать аннотирование симптомов и возвращать результаты в структурированном формате.

Запуск активного обучения

Запустите цикл активного обучения, который будет итеративно улучшать качество аннотирования:

for i in range(3):

Каждая итерация будет выбирать наиболее критичные симптомы для аннотирования и выводить результаты.

Визуализация результатов

Используйте Matplotlib для отображения уверенности классификации по категориям:

plt.bar(range(len(categories)), confidence, color='skyblue')

Заключение

В результате мы создали эффективный рабочий процесс, который улучшает качество аннотирования медицинских текстов. Это руководство показало, как установить, настроить и использовать GeminiAnnotator для приоритетного аннотирования.

Практические рекомендации

Изучите, как технологии искусственного интеллекта могут трансформировать ваш подход к работе:

Автоматизируйте процессы, где ИИ может добавить наибольшую ценность.
Определите ключевые показатели эффективности (KPI) для оценки влияния ИИ на бизнес.
Выбирайте инструменты, соответствующие вашим потребностям, и настраивайте их под ваши цели.
Начните с небольшого проекта, собирайте данные о его эффективности и постепенно расширяйте использование ИИ.

Связь с нами

Если вам нужна помощь в управлении ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru. Подписывайтесь на наш Telegram, чтобы быть в курсе последних новостей ИИ.