1樓:精數標註研究院
資料標註是指對用於人敬銷工智慧型應用的資料進行分類和標註。主要包括文字、音訊、影象和**等資料型別。標註的基本形式有標註畫框、語音標註、文字標註舉稿賀、**標註等種類。
資料標註可以理解為機器模仿人類學習過程中的經驗學習, 相當於人類從書本中獲取已有知識的認知行為。在具體操作時,資料標註把需要計算機識別和分辨的**等事先打上標籤, 讓計算機不斷地識別這些**的特徵, 最終實現計算機能夠自主識別。
資料標註為人工智慧企業提供了大量帶標籤的正派資料, 供機器訓練和學習, 保證了演算法模型的有效性。
2樓:言興化
資料標註現在好衡圓整個行業發展還是不錯的呀,比如現在的科樂友塌園在業內評價好,口攔磨碑也不錯,提供的資料標註等服 務都不錯,其技術大大提公升了企業的效 率。您不妨看下就是了。。。
怎麼資料標註?
3樓:曼孚科技
資料標註需要使用合適的資料標註工具。
可以嘗試使用曼孚科技seed資料標註工具預標註技術加持下,標註效率可以成倍提公升。
4樓:網友
做好資料標註:
工具/原料。
**標註工具labeiimg
資料標註服務testin雲測ai
方法/步驟。
梳理標註資料型別。
明確資料標註方向。
對於不同行業,資料標註需求不同。常見的標註方向包括語義分割、3d點雲、文字轉寫、音訊轉寫、自然語義處理、目標追蹤。不同的方向,方式及需求不一樣,針對**類,常見標註為2d拉框、多邊形拉框,對於智慧型駕駛行業,可能標註方向更多為車道線、語義分割等。
評估標註方式。
對於較少量或簡單的**等形式,一般會選擇自行標註,常見的**標註工具如。
篩選外部標註服務商。
目前國內在資料服務質量參差不齊,可通過標準予以篩選,避免後期服務質量不過關,導致重新標註。篩選標準:豐富的企業服務經驗,優秀的標註平臺或工具,具備相應的資料安全措施,穩定的資料服務團隊。
標註資料稽核。
對標註資料質量把好關,如檔案格式、標註貼合度、目標物體精準等。只有將合格的資料輸送給業務部門,才能產生相應的價值。
5樓:自古美女都是妖
我來回答,我作為乙個入行5年深耕的老兵,我也覺得很難一下子說清楚。網上隻言片語的零碎知識,有些人高談闊論實則難有真金!新人也很難有所收穫。
當然,我個人建議進入一些專業的圈子和社群了「解,裡面通常有大神會分享一下知識和經驗。比如貼吧裡面 「資料採集標註」 吧,您應該就明白了。
資料標註是做什麼的
6樓:職場人身影
資料標註是指將收集的資料包括文字、**、語音等,通過整理和標註後,教會人工智慧裝置或系統能識人辨物,不斷學習和成長,最終達到人工智慧。
工作人員把手機的**轉化成機器識別的過程就是資料標註,機器無法分辨人類的語音,但是可以通過用機器識別的語言告訴它,這是某個物件,機器通過學習**中的特徵,直到它可以自行識別物品蘆笑肢,然後再給機器任意一張物體的**,它就能認出來這是某個物體了。
資料標註員是人工智慧的基石,與人工智慧行業「高科技」、「高附加值」的標籤相比,資料標註員所從事的工作仍然屬於勞動密陪世集型工作,唯一與科技沾邊的可能就是每天需要抱著電腦進行操作。
工作內容
資料標註是把需要計算機識別和分辨的**事先打上標籤,讓計算機不斷地識別這些**的特徵,最終實現計公升毀算機能夠自主識別。資料標註為人工智慧企業提供了大量帶標籤的資料,供機器訓練和學習,保證了演算法模型的有效性。
常見的幾種資料標註工作包括分類標註,一般是從既定的標籤中選擇資料對應的標籤,是封閉集合。第二個是標框標註,機器視覺中的標框標註,就是框選要檢測的物件。第三個是區域標註,相比於標框標註,區域標註要求更加精確。
第四個是描點標註,一些對於特徵要求細緻的應用中常常需要描點標註。
7樓:景聯文資料標註
資料標註定義。
資料標註是大部分人工智慧演算法得以有世棗效執行的關鍵環節。簡單來說,資料標註是對未經處理過的語音、**、文字、**等資料進行加工處理,從而轉變成機器可識別資訊的過程。
資料標註的意義是什麼?
目前主流的機器學習方式是以有監督的深度學習方式為主,對於標註資料有著強依賴性需求,未經標註處理過的原始資料多以非結構化資料為主,這些資料難以被機器識別和學習。只有經過標註處正返碰理後的結構化資料才能被演算法模型訓練使用。
資料標註的主要型別。
資料標註的型別主要是影象標註、語音標註、3d點雲標註和文字標註。
<>景聯文科技在全國擁有四個大型資料處理基地,智慧型資料標註平臺涵蓋標註工作臺和產能管理體系,提供完整的語音、影象、文字、**的全領舉談域資料處理能力。景聯文科技官網。
8樓:智成長科技
資料標註是對各類資料中包含的目標或語義資訊進行人工提取、分類與描述的工作,是構建人工智慧訓練資料集與優化機器學習模型的基礎,主要用於:
1. 構建人工智慧訓練資料集:通過對大量資料進行標註,可以獲得影象分類資料集、目標檢測資料集、語義分割資料集、知識圖譜資料集等,用於訓練機器學習模型。
2. 優化機器學習模型:利用標註資料集對機器學習模型進行訓練、驗證與測試,不斷優化模型引數,提高模型的準確性、泛化能力與脊伍魯棒性。
3. 實現場景理解:通過對資料中的目標、行為與關係進行標註,可以讓機器學習模型理解資料所表達的場景資訊,實現視覺理解、語義理解與語境理解。
4. 增強互動體驗:資料標註可以產出含目標資訊的訓練資料集,用於優化人機互動體系,增強互動的智慧型性與友好性。
5.推動新技術研發:標註資料集是開展人工智慧技術創新與推進科研應用的重要支撐,有利顫野明於促進人工智慧領域的技術突破與進步。
我們傘雲智慧是一家專注資料標註與應用服務的高科技公司。我們擁有先進的人工智慧技術與豐富的資料標註專案經驗,致力於為客戶提供高質量的資料標註方案與服務。我們擁有 6000+ 的資料標註專家團隊與專案管理團隊,可以高效準確地完成影象標註、**標註、語音標註與點雲標註等專案。
我們也秉持「技術實現、服務至上茄告」的理念,不斷提高資料標註技術與服務水平,以高質量的資料標註服務推動人工智慧技術創新與商業應用。
我們誠邀資料服務使用者加入我們,共同促進人工智慧發展與應用普及。我們也將持續提高資料標註技術與服務質量,開發更加智慧型的標註管理平臺與工具,充分釋放資料價值,實現客戶與傘雲智慧的雙贏發展。智成長科技官網。
9樓:中洺科技
資料標註是指給原始資料(如影象、**、文字、音訊和3d點雲)新增標籤的過程,帶有標籤的資料被稱為訓練資料,這些標籤形成了資料屬於哪一類物件的表示,幫助機器學習模型在未來遇到從未見過的資料時,也能準確識別資料中的內容,訓練資料可以有多種形式衫磨,包括影象、語音、文字或特徵,這取決於所使用或禪斗的機器學習模型和手頭要解決的任襲鄭務。
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