¿Cuál es el propósito de la 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 legible por máquina.

El método actual de aprendizaje automático se basa en el aprendizaje profundo supervisado y tiene una fuerte dependencia de los datos etiquetados. La mayoría de los datos brutos sin etiquetar son datos no estructurados, que son difíciles de reconocer y aprender por las máquinas. Los modelos algorítmicos solo se pueden entrenar y utilizar en datos estructurados etiquetados.

Debido a la complejidad de las aplicaciones de IA, a menudo se requieren mayores requisitos de calidad y coincidencia de datos cuando se implementa la aplicación. Para la mayoría de las empresas tradicionales, la cantidad de datos disponibles es muy limitada y la capacidad de I+D invertida es relativamente insuficiente. Si el desarrollo de aplicaciones de IA se centra en la actualización de los algoritmos, a menudo resulta difícil lograr los resultados esperados. Por lo tanto, las empresas tradicionales se centran en obtener datos de mejor calidad y mayor coincidencia en el desarrollo de aplicaciones de IA para mejorar los efectos del modelo y permitir una mejor implementación de las aplicaciones de IA. Un modelo potente requiere una gran cantidad de datos estructurados como base. Solo confiando en una gran cantidad de datos anotados de alta calidad para mejorar la precisión del algoritmo, la calidad del aprendizaje automático puede lograr los mejores resultados deseados. Por lo tanto, los productos de conjuntos de datos precisos y los servicios de datos altamente personalizados se han convertido gradualmente en la corriente principal del desarrollo de la industria.

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