¿Para qué se utiliza la anotación de datos? ¿Cuáles son los tipos de anotación de datos?
La anotación de datos es un vínculo clave para que la mayoría de los algoritmos de inteligencia artificial se ejecuten de manera efectiva. En pocas palabras, la anotación de datos es el proceso de procesar voz, imágenes, texto, video y otros datos no procesados en información reconocible por máquina.
El método de aprendizaje automático convencional actual es principalmente el aprendizaje profundo supervisado, que depende en gran medida de los datos anotados. Los datos originales que no han sido anotados ni procesados son en su mayoría datos no estructurados que son difíciles de reconocer para las máquinas. y aprender de. Sólo los datos estructurados que hayan sido anotados se pueden utilizar para el entrenamiento del modelo de algoritmo.
Los principales tipos de anotaciones de datos son anotaciones de imágenes, anotaciones de voz, anotaciones de nubes de puntos 3D y anotaciones de texto.
Como empresa profesional de anotaciones de datos Al, Jinglianwen Technology se compromete a promover los recursos de datos. La construcción de sistemas estándar proporciona servicios de suministro de elementos de datos de alta calidad desde los aspectos de producción de datos, plataforma de gestión de datos, circulación de activos de datos en el mercado y planificación de recursos de datos.
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Ha ganado sucesivamente los honores de "Empresa Nacional de Alta Tecnología", empresa del "Plan Qinglan" de Hangzhou, empresa del "Plan Weiying" de Hangzhou, etc. También es miembro de la Alianza de Autenticación de Identidad Financiera de Internet. y el Comité Nacional de Balizas. Los miembros del Subcomité de Identificación Biométrica, los miembros del Subcomité de Inteligencia Artificial del Comité Nacional de Balizas, los miembros de la Alianza Provincial de la Industria de Inteligencia Artificial de Zhejiang y la Alianza Provincial de la Industria del Cerebro Urbano de Zhejiang deben definir los métodos y reglas de anotación. de acuerdo con las necesidades específicas al etiquetar los datos, y Desarrollar especificaciones de etiquetado para garantizar la calidad y uniformidad del etiquetado. Al mismo tiempo, la tecnología de inteligencia artificial también se puede utilizar para ayudar en la anotación de datos a fin de mejorar la eficiencia y la precisión.
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