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ai數據标注應該如何學習

職場 更新时间:2025-01-24 01:03:46

ai數據标注應該如何學習?數據标注最基本的就是畫框,比如檢測目标是車,标注員就需要把一張圖上的所有車都标出來,畫框要完全卡住車的外接矩形,框得不準确機器就可能“學壞”再比如人的姿态識别,就包括18個關鍵點,經過訓練的标注員才能掌握這些關鍵點的标注,标注完成的數據也才能符合機器學習的标準,接下來我們就來聊聊關于ai數據标注應該如何學習?以下内容大家不妨參考一二希望能幫到您!

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ai數據标注應該如何學習

數據标注最基本的就是畫框,比如檢測目标是車,标注員就需要把一張圖上的所有車都标出來,畫框要完全卡住車的外接矩形,框得不準确機器就可能“學壞”。再比如人的姿态識别,就包括18個關鍵點,經過訓練的标注員才能掌握這些關鍵點的标注,标注完成的數據也才能符合機器學習的标準。

無人零售、無人駕駛等都需要大量的人力,基于用工成本的問題,除了隐私數據之外,他們會把标注工作放在第三世界國家完成,馬來西亞、泰國、印度等國家都有數據标注分公司。

常見的報道中,數據标注總被描述為“血汗工廠”,這項工作和從業者被描述得廉價低質,人被重複性機械式的勞動異化。在王金橋的解釋下,這一刻闆印象也被逐漸打破。

目前這種大量的人工标注是有價值的,因為理論上解決問題很難,但有了大量數據,設計深度學習網絡,可以在特定場景特定應用中用數據訓練神經網絡,從而在很多場景中可以讓AI快速落地占領市場、驅動行業應用、促進行業升級和叠代。

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