-Comprensión de los requisitos de anotación: los anotadores de datos deben comprender los requisitos del proyecto y las especificaciones de anotación, y anotar claramente el contenido y los métodos.
-Preprocesamiento de datos: los anotadores de datos necesitan preprocesar los datos, incluida la limpieza de datos, la conversión de formato, la integración de datos, etc., para facilitar el trabajo de anotación posterior.
-Anotación de datos: clasifique y anote datos sin procesar de acuerdo con los requisitos del proyecto y las especificaciones de anotación, proporcionando así una base para la posterior extracción y análisis de datos.
-Control de calidad: Para las tareas de etiquetado completadas, se requiere control de calidad para garantizar que los resultados del etiquetado cumplan con los requisitos del proyecto y las especificaciones de etiquetado.
En el desarrollo de la inteligencia artificial, los datos siempre se han considerado su "sangre". La anotación de datos es clave para el funcionamiento eficaz de los algoritmos de inteligencia artificial. Para hacer realidad la inteligencia artificial, las computadoras primero deben aprender a comprender y tener la capacidad de juzgar las cosas. El proceso de anotación de datos consiste en proporcionar una gran cantidad de muestras de aprendizaje para el sistema de la máquina a través de la anotación manual. La anotación de datos consiste en anotar los datos que la máquina debe reconocer y distinguir, y luego dejar que la computadora continúe aprendiendo las características de estos datos y, finalmente, realizar el reconocimiento independiente de la computadora.
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