ai數據標註應該如何學習
1、數據標註最基本的就是畫框,比如檢測目標是車,標註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“學壞”。再比如人的姿態識別,就包括18個關鍵點,經過訓練的標註員才能掌握這些關鍵點的標註,標註完成的數據也才能符合機器學習的標準。
2、無人零售、無人駕駛等都需要大量的人力,基於用工成本的問題,除了隱私數據之外,他們會把標註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標註分公司。
3、常見的報道中,數據標註總被描述爲“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,這一刻板印象也被逐漸打破。
4、目前這種大量的人工標註是有價值的,因爲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快速落地佔領市場、驅動行業應用、促進行業升級和迭代。
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