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延伸拓展
详情介绍:1.我们知道机器学习分为有监督学习和无监督学习。无监督学习的效果是不可控的,常常是被用来做探索性的实验。而在实际产品应用中,通常使用的是有监督学习。有监督的机器学习就需要有标注的数据来作为先验经验。在进行AI标注之前,我们首先要对数据进行清洗,得到符合我们要求的数据。数据的清洗包括去除无效的数据、整理成规整的格式等等。具体的数据要求可以和算法人员确认。造成的结果就是专业的AI标注、采集小团队没有标注工具,开始逐渐向拥有更好技术资源的大平台靠拢。与之形成对比的是,花费巨大资源打造专业全职标注团队的数据公司,却也受困于人力成本不得不把一些业务外包给小团队。总之为**的人工智能行业助力是我们的初心。标注的类型除了上面几种常见,还有很多个性化的。根据不同的需求则需要不同的AI标注。如自动摘要,就需要标注文章的主要观点,这时候的标注严格上就不属于上面的任何一种了。(或则你把它归为分类也是可以的,只是标注主要观点就没有这么客观的标准,如果是标注苹果估计大多数人AI标注的结果都差不多。)确定好标准是保证数据质量的关键一步,要保证有个可以参照的标准。标注形式一般由算法人员制定,例如某些文本标注,问句识别,只需要对句子进行 0 或 1 的标注。是问句就标 1,不是问句就标 0。
多年来,杭州曼孚科技有限公司遵循真诚为用户服务这一宗旨,公司得到长足的发展,用户遍及AI标注、数据采集平台、AI数据标注xe810n、视频标注、labelme等领域,得到业界的高度认可与一致**,在广大用户中享有良好的信誉。了解更多详情,敬请拨打热线:400-7789776,或访问我们的官网:。
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