時(shí)間：2023-08-29 08:35:14來(lái)源：本站整理作者：xl點(diǎn)擊：
如今越來(lái)越多的人從事數(shù)據(jù)標(biāo)注這個(gè)工作，新手學(xué)起來(lái)也是比較容易的，數(shù)據(jù)標(biāo)注有很多種類型，那么，以下哪項(xiàng)是數(shù)據(jù)標(biāo)注的方式之一？下面八寶網(wǎng)小編就帶來(lái)介紹。
螞蟻新村8月29日答案：分類標(biāo)注
分類標(biāo)注通俗來(lái)講就是打標(biāo)簽。一張圖能夠有很多分類或標(biāo)簽，比如成人、長(zhǎng)發(fā)等;對(duì)于文字，可以標(biāo)注主謂賓語(yǔ)、名詞動(dòng)詞等。除此之外，數(shù)據(jù)標(biāo)注還包含描點(diǎn)標(biāo)注、標(biāo)框標(biāo)注等方式，而描述標(biāo)注并非標(biāo)注方式之一。
數(shù)據(jù)標(biāo)注有哪些類型？
數(shù)據(jù)標(biāo)注有許多類型，如分類、畫(huà)框、注釋、標(biāo)記等等。分類標(biāo)注是從既定的標(biāo)簽中選擇數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽，是封閉集合。如下圖，一張圖就可以有很多分類/標(biāo)簽：成人、女、黃種人、長(zhǎng)發(fā)等。對(duì)于文字，可以標(biāo)注主語(yǔ)、謂語(yǔ)、賓語(yǔ)，名詞動(dòng)詞等。
區(qū)域標(biāo)注相比于標(biāo)框標(biāo)注，區(qū)域標(biāo)注要求更加精確。邊緣可以是柔性的。如自動(dòng)駕駛中的道路識(shí)別。
數(shù)據(jù)標(biāo)注員可以說(shuō)是AI消滅了一部分工作又創(chuàng)造出來(lái)的一種工作。在未來(lái)AI發(fā)展良好的前提下，數(shù)據(jù)的缺口一定是巨大的。可以預(yù)見(jiàn)3-5年內(nèi)數(shù)據(jù)標(biāo)注員的需求會(huì)一直存在。
至于發(fā)展，其實(shí)所謂一些熟能生巧的工作，都是有被替代掉的風(fēng)險(xiǎn)的。深度學(xué)習(xí)解決的一件事情就是熟能生巧。在這個(gè)崗位上，其實(shí)你的一些想法就代表了AI的想法，AI會(huì)根據(jù)你標(biāo)注的數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，想想還是有點(diǎn)成就感的。
數(shù)據(jù)標(biāo)注可以說(shuō)是AI的入門級(jí)崗位，未來(lái)可轉(zhuǎn)向其他AI崗位。如項(xiàng)目實(shí)施顧問(wèn)等，這就要求更多的工作技能，需要再工作中積累。
數(shù)據(jù)標(biāo)注是大部分人工智能算法得以有效運(yùn)行的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)標(biāo)注是對(duì)未經(jīng)處理過(guò)的語(yǔ)音、圖片、文本、視頻等數(shù)據(jù)進(jìn)行加工處理，從而轉(zhuǎn)變成機(jī)器可識(shí)別信息的過(guò)程。
目前主流的機(jī)器學(xué)習(xí)方式是以有監(jiān)督的深度學(xué)習(xí)方式為主，對(duì)于標(biāo)注數(shù)據(jù)有著強(qiáng)依賴性需求，未經(jīng)標(biāo)注處理過(guò)的原始數(shù)據(jù)多以非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主，這些數(shù)據(jù)難以被機(jī)器識(shí)別和學(xué)習(xí)。只有經(jīng)過(guò)標(biāo)注處理后的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)才能被算法模型訓(xùn)練使用。
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