1、數(shù)據(jù)標(biāo)注最基本的就是畫框,比如檢測(cè)目標(biāo)是車,標(biāo)注員就需要把一張圖上的所有車都標(biāo)出來,畫框要完全卡住車的外接矩形,框得不準(zhǔn)確機(jī)器就可能“學(xué)壞” 。再比如人的姿態(tài)識(shí)別,就包括18個(gè)關(guān)鍵點(diǎn),經(jīng)過訓(xùn)練的標(biāo)注員才能掌握這些關(guān)鍵點(diǎn)的標(biāo)注,標(biāo)注完成的數(shù)據(jù)也才能符合機(jī)器學(xué)習(xí)的標(biāo)準(zhǔn) 。
2、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,除了隱私數(shù)據(jù)之外,他們會(huì)把標(biāo)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(shù)據(jù)標(biāo)注分公司 。
【ai數(shù)據(jù)標(biāo)注應(yīng)該如何學(xué)習(xí) ai數(shù)據(jù)標(biāo)注具體是做什么工作的】
3、常見的報(bào)道中,數(shù)據(jù)標(biāo)注總被描述為“血汗工廠”,這項(xiàng)工作和從業(yè)者被描述得廉價(jià)低質(zhì),人被重復(fù)性機(jī)械式的勞動(dòng)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(biāo)注是有價(jià)值的,因?yàn)槔碚撋辖鉀Q問題很難,但有了大量數(shù)據(jù),設(shè)計(jì)深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò),可以在特定場(chǎng)景特定應(yīng)用中用數(shù)據(jù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),從而在很多場(chǎng)景中可以讓AI快速落地占領(lǐng)市場(chǎng)、驅(qū)動(dòng)行業(yè)應(yīng)用、促進(jìn)行業(yè)升級(jí)和迭代 。
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