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¿Qué es un anotador de datos?

El anotador de datos es un puesto en la industria de la inteligencia artificial. El anotador de datos es equivalente a un "editor" en Internet, responsable de utilizar algunas herramientas de anotación de datos para clasificar, organizar, corregir y anotar una gran cantidad de texto, imágenes, voz, video y otros datos.

La anotación de datos es el trabajo de utilizar herramientas especiales para procesar imágenes, texto, etc. La anotación de datos es el uso de herramientas automatizadas para capturar y recopilar datos de Internet, incluidos texto, imágenes, voces, etc., y luego organizar y etiquetar los datos capturados.

La anotación de datos es un trabajo básico en la industria de la inteligencia artificial, y se necesita una gran cantidad de especialistas en anotación de datos para realizar trabajos relacionados para satisfacer las necesidades de los datos de entrenamiento de inteligencia artificial. Sin embargo, con la optimización continua de las herramientas de anotación en el futuro, los anotadores reducirán mucho el trabajo repetitivo con la ayuda de herramientas auxiliares inteligentes. En el futuro, el trabajo de anotación manual que depende únicamente del trabajo manual se reducirá considerablemente y el umbral. para el trabajo de anotación de datos se planteará.

Se presentan varios tipos de anotaciones de datos comunes a continuación:

1. Anotación de clasificación: la anotación de clasificación es nuestra anotación común. Normalmente, la etiqueta correspondiente a los datos se selecciona de las etiquetas establecidas y la etiqueta es un conjunto cerrado. Una imagen puede tener muchas categorías/etiquetas, como adulto, mujer, amarillo, pelo largo, etc. Para palabras, se pueden marcar sujetos, predicados, objetos, sustantivos y verbos.

2. Anotación de cuadro: la anotación de cuadro en visión artificial es relativamente fácil de entender. Consiste en enmarcar el objeto a detectar. Por ejemplo, en el reconocimiento facial, primero se debe determinar la posición de la cara.

3. Marcado de áreas: en comparación con el marcado de marcos, los requisitos de marcado de áreas serán más precisos y los bordes pueden ser flexibles, como el reconocimiento de carreteras en la conducción autónoma.

4. Anotación de puntos de imagen: algunas aplicaciones que requieren funciones detalladas a menudo requieren anotaciones de puntos de imagen, como reconocimiento facial, reconocimiento de esqueletos, etc.

5. Otros comentarios: Además de los tipos de comentarios comunes mencionados anteriormente, existen muchos otros comentarios más personalizados. Diferentes requisitos requieren diferentes etiquetas. Por ejemplo, el resumen automatizado requiere marcar los puntos principales de un artículo. En este punto, la marca, estrictamente hablando, no es ninguna de las anteriores.