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人工智能數(shù)據(jù)采集標注方法(人工智能數(shù)據(jù)采集標注方法有哪些)
大家好!今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于人工智能數(shù)據(jù)采集標注方法的問題,以下是小編對此問題的歸納整理,讓我們一起來看看吧。
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本文目錄:
什么是數(shù)據(jù)標注?
數(shù)據(jù)標注最基本的就是畫框,比如檢測目標是車,標注員就需要把一張圖上的所有車都標出來,畫框要完全卡住車的外接矩形,框得不準確機器就可能“學(xué)壞”。再比如人的姿態(tài)識別,就包括18個關(guān)鍵點,經(jīng)過訓(xùn)練的標注員才能掌握這些關(guān)鍵點的標注,標注完成的數(shù)據(jù)也才能符合機器學(xué)習(xí)的標準。
自動標注技術(shù)是在計算機制圖技術(shù)發(fā)展的基礎(chǔ)上形成的一門技術(shù)。主要是利用存儲在數(shù)據(jù)庫屬性表中的信息來自動標注主題特征,在標注時可以用主題屬性表中任意域的正方便地改變標注屬性的位置、字體、風(fēng)格、大小和顏色。
自動注記的主要內(nèi)容是地圖注記。地圖注記是地圖的基本內(nèi)容之一,如同地圖上其他符號一樣,注記也是一種符號,在許多情況下起定位作用。它是將地圖信息在制圖者與用圖者之間進行傳遞的重要方式。例如,根據(jù)注記的位置和結(jié)構(gòu),可以指示點位,根據(jù)注記的間隔和排列走向,指示對象的范圍。
什么是數(shù)據(jù)標注?
數(shù)據(jù)標注就是使用自動化的工具從互聯(lián)網(wǎng)上抓取、收集數(shù)據(jù)包括文本、圖片、語音等等,然后對抓取的數(shù)據(jù)進行整理與標注。
數(shù)據(jù)標注屬于人工智能行業(yè)中的基礎(chǔ)性工作,需要大量數(shù)據(jù)標注專員從事相關(guān)部分的工作以滿足人工智能訓(xùn)練數(shù)據(jù)的需求。但隨著今后標注工具的不斷優(yōu)化,標注人員會在智能化輔助工具的幫助下減少大量重復(fù)性的工作,未來單純依靠人工的純手工標注工作會大大減少,與此相對數(shù)據(jù)標注工作的門檻會提高。
擴展資料:
注意事項:
在標注一個物體時,如果是用框來標注,最切記的便是框與物體本身壓住,也切忌貼邊,更切忌漏點。
在標注過程中,一定要打?qū)傩裕热缥矬w屬性是車輛,就一定要打車輛的屬性,否則交給客戶很容易被打回來。
標注過程中,對于運動的物體,在標注過程中,框切記抖動,在部分客戶中,抖動的框視為不及格。
參考資料來源:人民網(wǎng)-數(shù)據(jù)標注員成新興職業(yè) 走近數(shù)據(jù)工廠里的年輕人
??低昦i標注怎么用
AI數(shù)據(jù)標注怎么做?標注流程是什么?精數(shù)標注研究院
2022-09-05 15:35河南
關(guān)注
人工智能在計算機領(lǐng)域中是一種可以根據(jù)人類需求做出合理行為的計算機程序。那么,要想實現(xiàn)人工智能,就需要把人類的理解能力和判斷能力教給計算機,讓計算機擁有類似人類的識別能力。所以說,在這一過程中,就需要計算機模仿人類進行經(jīng)驗學(xué)習(xí)。而數(shù)據(jù)標注就是把需要計算機進行機器學(xué)習(xí)的的圖片、視頻等初級數(shù)據(jù)打上標簽,讓計算機進行不斷的識別這些初級數(shù)據(jù)的特征,最終可以讓計算機能夠自主的識別。那么,數(shù)據(jù)標注是怎么做的呢?標注流程又是怎樣的呢?接下來一一給大家做解答。
AI數(shù)標注怎么做
首先,帶領(lǐng)大家簡單了解下做數(shù)據(jù)標注時涉及的幾個概念。
1、什么是數(shù)據(jù)標注?上文中我們已經(jīng)闡述過數(shù)據(jù)標注是做什么的,簡單來說,就是對文本、圖像、音頻、視頻等數(shù)據(jù)進行高質(zhì)量、高精度的處理打標簽,來滿足機器訓(xùn)練學(xué)習(xí)的需求。
2、標簽:對需要機器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)進行標識特征、類別和屬性等,用于建立數(shù)據(jù)和機器訓(xùn)練學(xué)習(xí)的可讀數(shù)據(jù)編碼間的聯(lián)系。
3、數(shù)據(jù)標注工具:數(shù)據(jù)標注員根據(jù)標注任務(wù)在對初級數(shù)據(jù)進行標注時,所需用到的工具和軟件。
4、數(shù)據(jù)標注員:負責(zé)對文本、圖像、音頻、視頻等數(shù)據(jù)進行高質(zhì)量、高精度的處理打標簽的工作人員。
人工智能人臉識別技術(shù)
現(xiàn)階段,計算機特征數(shù)據(jù)主要分為圖像數(shù)據(jù)、語音數(shù)據(jù)、文本數(shù)據(jù)等。數(shù)據(jù)標注也是對這幾種特征數(shù)據(jù)進行不同形式的打標簽操作。
圖像數(shù)據(jù)在標注場景中應(yīng)用是非常廣泛的,主要有點標、框標、區(qū)域標注、2D/3D融合標注等標注方法。目前,人臉識別技術(shù)落地應(yīng)用的比較成熟,無論是刷臉進火車站地鐵站還是購物人臉支付,日常場景中隨處可見。
語音應(yīng)答交互也是目前人工智能領(lǐng)域中重要的分支?;谡Z音識別、聲紋識別、語音合成等建模測試中,需要對語音數(shù)據(jù)進行任務(wù)角色標注、環(huán)境場景的標注、多語種標注、情感標注等。
為了滿足自然語音處理不同層次的需求,文本數(shù)據(jù)標注處理是關(guān)鍵的環(huán)節(jié)。數(shù)據(jù)標注員需要通過對語句分詞的標注、語義判斷的標注、情感標注、多音字標注等,為人工智能機器學(xué)習(xí)提供高準確率的文本語料。
數(shù)據(jù)標注全流程
精數(shù)標注研究院數(shù)據(jù)標注的流程首先從數(shù)據(jù)采集開始,采集的對象包括文本、圖片、視頻和音頻等多種類型和多種格式的數(shù)據(jù)。新采集的數(shù)據(jù)是非結(jié)構(gòu)化的,有些數(shù)據(jù)是不完整、不一致、有雜音噪聲的數(shù)據(jù),需要通過數(shù)據(jù)清洗,對采集的數(shù)據(jù)進行篩選、去重、查缺補漏、平滑噪音等操作,將數(shù)據(jù)清理成適合標注的格式,幫助獲取高質(zhì)量、高精度的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)經(jīng)過清洗后,就可以進入數(shù)據(jù)標注的核心環(huán)節(jié)。在現(xiàn)實的標注工作中,數(shù)據(jù)管理員會將數(shù)據(jù)根據(jù)不同的需求,將待標注的數(shù)據(jù)分為不同的數(shù)據(jù)包任務(wù),每一個數(shù)據(jù)任務(wù)都會有不同的規(guī)范和標注形式要求,然后將標注任務(wù)分配給多個標注員進行標注工作。
為了提高數(shù)據(jù)輸出的正確率,標注員完成標注工作后,需要質(zhì)檢師對數(shù)據(jù)進行檢驗,最終通過質(zhì)檢環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)才是真正可用于機器訓(xùn)練學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)。
人工智能數(shù)據(jù)標注流程
以上就是對數(shù)據(jù)標注是怎么做的及標注流程的介紹,希望可以為在人工智能數(shù)據(jù)標注行業(yè)的小伙伴提供幫助。對數(shù)據(jù)標注各個環(huán)節(jié)感興趣的小伙伴,可以更加深入的學(xué)習(xí)了解,精數(shù)標注研究院也希望可以成為你們的布道師,相互學(xué)習(xí)進步!
人工智能數(shù)據(jù)標注,具體干什么工作
數(shù)據(jù)標注是對未處理的非機構(gòu)化初級數(shù)據(jù),包括語音、圖片、文本、視頻等,通過大量的人力進行加工處理,并轉(zhuǎn)換為機器可識別信息的過程。原始數(shù)據(jù)一般通過數(shù)據(jù)采集獲得,隨后的數(shù)據(jù)標注相當于對數(shù)據(jù)進行加工,然后輸送到人工智能算法和模型里完成調(diào)用。
數(shù)據(jù)標注員就是對圖像、聲音、文字等初級數(shù)據(jù),進行打標簽、分類和整理等不同方式的標注,常見的數(shù)據(jù)標注任務(wù)包括分類標注、標框標注、區(qū)域標注、描點標注和其他標注等。
數(shù)據(jù)標注的流程首先從數(shù)據(jù)采集開始......
以上就是關(guān)于人工智能數(shù)據(jù)采集標注方法相關(guān)問題的回答。希望能幫到你,如有更多相關(guān)問題,您也可以聯(lián)系我們的客服進行咨詢,客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。
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