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延伸拓展

產(chǎn)品詳情：2.標注員不只是人力疊加的工作，而是一種技術(shù)輸出手段。在做標注員工作時需要有一款操作簡單易用的標注員工具，這樣才會更好的完成標注員任務(wù)需求。AI企業(yè)對于數(shù)據(jù)標注員是多樣化的，任何場景下的任何事物都有可能成為標注員需求。擁有一個強大的標注員技術(shù)平臺將會保證標注員質(zhì)量的同時，提升整個標注員效率。隨著智能系統(tǒng)的普及，深度學習和人工智能的不斷崛起，讓科學界看到了一切事物智能化的可能性。人工智能技術(shù)正被用來處理各類復(fù)雜的事情，然而要完成機器的智能化訓練，需要依靠數(shù)量極為龐大的數(shù)據(jù)集。而這些數(shù)據(jù)在用于機器學習訓練之前，需要先進行明確的標注員，機器只有通過學習大量已明確標注員名稱的數(shù)據(jù)后，才能做到自主識別并進一步作決策。機器學習分為有監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習。無監(jiān)督學習的效果常被用來做探索性的實驗，是不可控的。而在實際產(chǎn)品應(yīng)用中，通常使用的是有監(jiān)督學習，即用有標注員的數(shù)據(jù)來作為先驗經(jīng)驗。某種程度上講，帶有標注員的大量數(shù)據(jù)，就是機器學習的指導老師，每一個標注員的圖像數(shù)據(jù)將會影響到終的算法結(jié)果。數(shù)據(jù)標注員有許多類型，如分類、畫框、注釋、標記等等。在進行數(shù)據(jù)標注員之前，首先要對數(shù)據(jù)進行清洗，得到符合要求的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)的清洗包括去除無效的數(shù)據(jù)、整理成規(guī)整的格式等等。常見的幾種數(shù)據(jù)標注員類型有：分類標注員、標框標注員、區(qū)域標注員、描點標注員等，還有一些需要根據(jù)不同的需求進行不同的標注員。

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