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數據標注值得做嗎?

李中冰2年前14瀏覽0評論

數據標注是大部分人工智能算法得以有效運行的關鍵環節。簡單來說,數據標注是對未經處理過的語音、圖片、文本、視頻等數據進行加工處理,從而轉變成機器可識別信息的過程。

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,對于標注數據有著強依賴性需求,未經標注處理過的原始數據多以非結構化數據為主,這些數據難以被機器識別和學習。只有經過標注處理后的結構化數據才能被算法模型訓練使用。

數據標注的類型主要是圖像標注、語音標注、3D點云標注和文本標注。

在人工智能發展歷程中,數據一直被當作其“血液”。數據標注是人工智能算法得以有效運營的關鍵環節,想要實現人工智能就要先讓計算機學會理解并具備判斷事物的能力。數據標注的過程就是通過人工貼標的方式,為機器系統提供大量學習的樣本,數據標注是把需要機器識別和分辨的數據打上標簽,然后讓計算機不斷地學習這些數據的特征,最終實現計算機能夠自主識別。

可以說數據決定了AI的落地程度,精準的數據集產品和高度定制化數據服務更是受到各大企業的重視。

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