¿Qué hace la anotación de datos?

Ayuda a Al a etiquetar datos de pruebas de inteligencia artificial y a entrenar modelos de máquinas. De acuerdo con las reglas de etiquetado, los datos relacionados con Al (video, imágenes, voz, texto, etc.) se recopilan, limpian y clasifican para obtener conocimientos básicos estructurados y datos clave, y especificar reglas de etiquetado de datos. Lleve a cabo anotaciones de datos, incluidas anotaciones de clasificación, anotaciones de cuadros, anotaciones regionales, anotaciones de puntos de seguimiento, etc. , proporcionando soporte de datos para Al. De acuerdo con los requisitos de evaluación, las preguntas se evalúan y califican manualmente, se analizan en profundidad las características de los objetos de evaluación y se hacen sugerencias. Evaluar los efectos y resumir los problemas de los productos de IA y brindar sugerencias para la optimización y el funcionamiento de cada enlace.

Responsabilidades laborales

1. Anotación de datos: de acuerdo con los requisitos del proyecto y las reglas de anotación, anote datos masivos, incluidas imágenes, texto, audio y otras formas de anotación de datos.

2. Desarrollar reglas de etiquetado: en función de las necesidades comerciales, formular reglas de etiquetado de datos y guiar su implementación.

3. Control de calidad de los datos: Responsable de la evaluación de la calidad y revisión de los datos anotados, y optimizar continuamente la calidad y eficiencia de la anotación.

4. Gestión del progreso: de acuerdo con los requisitos de progreso del proyecto, publique oportunamente los resultados del trabajo y los informes de trabajo y complete las tareas de calificación dentro del tiempo especificado.

5. Gestión de conjuntos de datos: mantener conjuntos de datos, establecer bases de datos y garantizar la integridad, precisión y seguridad de los datos.

6. Trabajo en equipo: coopere con los miembros del equipo y otros departamentos relevantes para completar las tareas de calificación y garantizar el progreso del proyecto.

7. Embellecimiento del proceso: de acuerdo con los requisitos de los procesos inteligentes, optimizar continuamente el proceso de etiquetado y las herramientas para mejorar la eficiencia y la calidad del etiquetado.

Requisitos de competencia

1. Habilidades de etiquetado preciso: responsable del etiquetado preciso y de alta calidad de datos masivos. Requiere una comprensión profunda de las reglas y estándares de etiquetado, y la capacidad de etiquetar. Según las necesidades del negocio, los datos se etiquetan con precisión.

2. Actitud de trabajo rigurosa: el proceso de procesamiento de datos debe ser riguroso y serio, y la anotación de datos debe tomarse en serio para garantizar que la información de la anotación sea precisa y completa, y que los datos relevantes se mantengan en su totalidad.

3. Capacidades de análisis de datos interesantes: mediante la observación e inspección de datos masivos, descubra patrones y tendencias en los datos, explore las relaciones entre los datos y mejore la calidad de la anotación y la precisión del procesamiento de datos;

4. Capacidad de trabajo en equipo: cooperar bien y comunicarse de manera efectiva con los miembros del equipo, establecer un buen mecanismo de trabajo en equipo y mejorar la eficiencia de la producción;

5. , los técnicos se comunican eficazmente con el personal no técnico para comprender las necesidades del proyecto y el estado de implementación, y resolver problemas en el trabajo de etiquetado de manera oportuna.

6. Conciencia del aprendizaje continuo: frente a la tecnología de anotación de datos en constante cambio y los requisitos de anotación, los especialistas en anotación de datos necesitan aprender nuevas tecnologías, mejorar continuamente la calidad de la anotación y actualizar las herramientas de anotación.