1.比较基本的数据标注是画框 。比如检测目标是汽车,报幕员需要在一张图片上标注所有的汽车,并且图片框必须完全遮挡住汽车的外部矩形 。如果框架不准确,机器可能会“学坏” 。另一个例子是人体手势识别,它包括18个关键点 。只有经过训练的标注员才能掌握这些关键点的标注,标注出来的数据才能达到机器学习的标准 。
2.无人零售,无人驾驶等 。所有这些都需要大量的人力 。由于人工成本的问题,除了私人数据,他们会把标注工作放在第三国家,而马来西亚、泰国、印度等国家都有数据标注分支机构 。
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3.在常见的报告中,数据标注总是被描述为“血汗工厂”,被描述为廉价和低质量,人们被重复性的机械劳动所异化 。在王金桥的解释下,这种刻板印象逐渐被打破 。
【ai数据标注应该如何学习 ai数据标注具体是做什么工作的】4.目前,这种大量的人工标注是有价值的,因为理论上很难解决问题 。但是,在数据量较大的情况下,设计深度学习网络可以用特定场景和应用中的数据训练神经网络,从而使ai快速占领市场,带动行业应用,在很多场景下促进行业升级和迭代 。
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