⑴ ai數據標注員有發展前景嗎
咨詢記錄 · 回答於2021-10-31
⑵ ai行業的基礎是什麼和數據標注
大量的數據和數據標注是AI行業的基礎。數據少了不行，數據多而沒有標注或標注質量差也不行。
⑶ AI技術，可以應用在數據標注的哪些環節
在數據處理環節，以語音轉寫為例，標注員需要聆聽每個詞語的發音，進行判斷並轉寫，這對標注員在長時間多任務下的專注力有著極高要求。通過在標注環節引入AI預標注技術，平台本身會自動識別轉寫語音內容，標注員只需要在預標注的結果上略微修正即可。
除了在標注環節引入AI技術，審核與質檢環節AI同樣可以發揮重要作用。AI技術的加持，不僅可以大幅減輕人力成本，而且可以成倍提升效率，實現更少的人完成更多的任務。
⑷ 人工智慧需要什麼基礎
1、核心三要素——算力、演算法、數據（三大基石）：
演算法、算力、數據作為人工智慧（AI）核心三要素，相互影響，相互支撐，在不同行業中形成了不一樣的產業形態。隨著演算法的創新、算力的增強、數據資源的累積，傳統基礎設施將藉此東風實現智能化升級，並有望推動經濟發展全要素的智能化革新。讓人類社會從信息化進入智能化。
（1）算力：
在AI技術當中，算力是演算法和數據的基礎設施，支撐著演算法和數據，進而影響著AI的發展，算力的大小代表著對數據處理能力的強弱。
（2）演算法：
演算法是AI的背後「推手」。
AI演算法是數據驅動型演算法，是AI的推動力量。
（3）數據：
在AI技術當中，數據相當於AI演算法的「飼料」。
機器學習中的監督學習和半監督學習都要用標注好的數據進行訓練，由此催生了大量數據標注公司，它們將處於未經處理的初級數據，轉換為機器可識別信息。只有經過大量的訓練，覆蓋盡可能多的各種場景才能得到一個良好的模型。
2、技術基礎：
（1）文藝復興後的人工神經網路。
人工神經網路是一種仿造神經元運作的函數演算，能接受外界資訊輸入的刺激，且根據不同刺激影響的權重轉換成輸出的反應，或用以改變內部函數的權重結構，以適應不同環境的數學模型。
（2）靠巨量數據運作的機器學習。
科學家發現，要讓機器有智慧，並不一定要真正賦予它思辯能力，可以大量閱讀、儲存資料並具有分辨的能力，就足以幫助人類工作。
（3）人工智慧的重要應用：自然語言處理。
自然語言處理的研究，是要讓機器「理解」人類的語言，是人工智慧領域里的其中一項重要分支。
自然語言處理可先簡單理解分為進、出計算機等兩種：
其一是從人類到電腦──讓電腦把人類的語言轉換成程式可以處理的型式；
其二是從電腦回饋到人──把電腦所演算的成果轉換成人類可以理解的語言表達出來。
⑸ 人工智慧AI數據標注，是什麼意思
數據標注是人工智慧行業的基礎，數據標注簡單來說就是對圖像、文本、語音、視頻等數據執行拉框、描點、轉寫等操作，以滿足相關機器學習的需要。
這是一張普通的圖片：
來源：曼孚科技SEED數據標注平台
⑹ ai智能數據標注員是干什麼的這個工作好做嗎
咨詢記錄 · 回答於2021-12-11
⑺ ai怎麼標識數據顯著性
在Ai軟體中手動標注尺寸。打開你要標注尺寸的文件，使用快捷鍵Ctrl+R調出標尺。也可以使用菜單-視圖-標尺-顯示標尺。打開標尺後，在標尺里點擊滑鼠左鍵，不鬆手拖動出參考線，分別拖拽到你要測量的兩邊。在要測量的2端分別畫出線段，在繪制好兩端直接，利用文字工具，輸入用通過標尺測量好的圖形的長度，輸入已經測量好的數字。
使用其他軟體標注後導出Ai可編輯格式。很多軟體是可以自動標出指定圖形尺寸，所以我們可以選擇導出Ai可讀取格式的軟體來進行操作。
例如，通過類似CAD軟體中的標注尺寸功能後，導出EPS等格式，再用Ai軟體打開即可，文件上就會帶有該圖形的標注尺寸。
⑻ 數據標注行業中，AI預標注有什麼好處
在數據處理環節中，標注員需要對圖像數據中每一個目標元素進行拉框或標點，目標邊界需要勾描的十分精準，進行語音標注時需要聆聽每一個詞語的發音，判斷並轉寫其語義，這對於標注員在長時間多任務下的專注力有著極高要求，在此環節應用AI可以對圖像數據進行場景分割、人臉和物體識別，對於語音數據進行語音識別、文字轉寫和自然語言理解的預處理操作，自動完成標注後，再由人工進行校對，提高標注效率的同時還有效降低了成本。