数据标注是大多数人工智能的基础，它决定了机器学习和深度学习模型的质量。今天的数据呈现指数级的爆发，比如仅在2018年，就产生了超过30 ZB的数据。而在在任何人工智能项目中，对于数据科学家而言，数据问题都是其中的症结所在。什么是数据标注？训练机器学习和深度学习模型，需要丰富的数据，以便将其用于部署，训练和...
挑战就是标注难度越来越大 机器学习需要高质量数据，但高质量数据如果成本太高，必然会抛弃 所以甲方会不断压低数据价格，因为模型已经很成熟，只需要低端的数据，低端数据会越来越廉价，到时候可能越来越没人愿意做这件事
【特斯拉大裁员后的豪赌,FSD v12 是如何诞生的|TECH TUESDAY】2000 年代,DARPA 在沙漠中举办的 3 场无人车挑战赛,是现代无人驾驶技术研发的源头。Google 招揽了优胜者,趟出一条可行的方案,将自动驾驶拆成多个环节: 用激光雷达、摄像头等传感器收集车辆周围环境数据,交给依赖人工标注数据训练出的模型,识别出常见的...
数据标注是大多数人工智能的基础,它决定了机器学习和深度学习模型的质量。今天的数据呈现指数级的爆发,比如仅在2018年,就产生了超过30 ZB的数据。而在在任何人工智能项目中,对于数据科学家而言,数据问题都是其中的症结所在。 什么是数据标注? 训练机器学习和深度学习模型,需要丰富的数据,以便将其用于部署,训练和调整...
在典型的AI项目中,专业人员在进行数据标注时会遇到以下几个方面的挑战。 1.数据标签质量低下。数据标签质量低可能有很多原因。其中最突出的原因之一是任何企业或工作流程确实三个决定因素:人员,流程和技术。 2.无法扩展数据标注操作。当数据量不断增长并且业务或项目需要扩展其容量时,由于大多数企业都在内部标记数据,...
AI专业人员的数据标签挑战? 在典型的AI项目中,专业人员在进行数据标注时会遇到以下几个方面的挑战。 1.数据标签质量低下。数据标签质量低可能有很多原因。其中最突出的原因之一是任何企业或工作流程确实三个决定因素:人员,流程和技术。 2.无法扩展数据标注操作。当数据量不断增长并且业务或项目需要扩展其容量时,由于...