ai數據标注應該如何學習?數據标注最基本的就是畫框，比如檢測目标是車，标注員就需要把一張圖上的所有車都标出來，畫框要完全卡住車的外接矩形，框得不準确機器就可能“學壞”再比如人的姿态識别，就包括18個關鍵點，經過訓練的标注員才能掌握這些關鍵點的标注，标注完成的數據也才能符合機器學習的标準，接下來我們就來聊聊關于ai數據标注應該如何學習?以下内容大家不妨參考一二希望能幫到您!
ai數據标注應該如何學習
數據标注最基本的就是畫框，比如檢測目标是車，标注員就需要把一張圖上的所有車都标出來，畫框要完全卡住車的外接矩形，框得不準确機器就可能“學壞”。再比如人的姿态識别，就包括18個關鍵點，經過訓練的标注員才能掌握這些關鍵點的标注，标注完成的數據也才能符合機器學習的标準。
無人零售、無人駕駛等都需要大量的人力，基于用工成本的問題，除了隐私數據之外，他們會把标注工作放在第三世界國家完成，馬來西亞、泰國、印度等國家都有數據标注分公司。
常見的報道中，數據标注總被描述為“血汗工廠”，這項工作和從業者被描述得廉價低質，人被重複性機械式的勞動異化。在王金橋的解釋下，這一刻闆印象也被逐漸打破。
目前這種大量的人工标注是有價值的，因為理論上解決問題很難，但有了大量數據，設計深度學習網絡，可以在特定場景特定應用中用數據訓練神經網絡，從而在很多場景中可以讓AI快速落地占領市場、驅動行業應用、促進行業升級和叠代。
zpostcode 
Recruit 
weather 
mreligion 
Yellowpages 
sport 
constellation 
shopping 
name 
game 
directory 
literature 
Word 
tour 
furnish 
Lottery 
tftnews 
lyrics 
News 
digital 
car 
dir 
Edu 
Finance 
