⑴ ai数据标注员有发展前景吗
咨询记录 · 回答于2021-10-31
⑵ ai行业的基础是什么和数据标注
大量的数据和数据标注是AI行业的基础。数据少了不行，数据多而没有标注或标注质量差也不行。
⑶ AI技术，可以应用在数据标注的哪些环节
在数据处理环节，以语音转写为例，标注员需要聆听每个词语的发音，进行判断并转写，这对标注员在长时间多任务下的专注力有着极高要求。通过在标注环节引入AI预标注技术，平台本身会自动识别转写语音内容，标注员只需要在预标注的结果上略微修正即可。
除了在标注环节引入AI技术，审核与质检环节AI同样可以发挥重要作用。AI技术的加持，不仅可以大幅减轻人力成本，而且可以成倍提升效率，实现更少的人完成更多的任务。
⑷ 人工智能需要什么基础
1、核心三要素——算力、算法、数据（三大基石）：
算法、算力、数据作为人工智能（AI）核心三要素，相互影响，相互支撑，在不同行业中形成了不一样的产业形态。随着算法的创新、算力的增强、数据资源的累积，传统基础设施将借此东风实现智能化升级，并有望推动经济发展全要素的智能化革新。让人类社会从信息化进入智能化。
（1）算力：
在AI技术当中，算力是算法和数据的基础设施，支撑着算法和数据，进而影响着AI的发展，算力的大小代表着对数据处理能力的强弱。
（2）算法：
算法是AI的背后“推手”。
AI算法是数据驱动型算法，是AI的推动力量。
（3）数据：
在AI技术当中，数据相当于AI算法的“饲料”。
机器学习中的监督学习和半监督学习都要用标注好的数据进行训练，由此催生了大量数据标注公司，它们将处于未经处理的初级数据，转换为机器可识别信息。只有经过大量的训练，覆盖尽可能多的各种场景才能得到一个良好的模型。
2、技术基础：
（1）文艺复兴后的人工神经网络。
人工神经网络是一种仿造神经元运作的函数演算，能接受外界资讯输入的刺激，且根据不同刺激影响的权重转换成输出的反应，或用以改变内部函数的权重结构，以适应不同环境的数学模型。
（2）靠巨量数据运作的机器学习。
科学家发现，要让机器有智慧，并不一定要真正赋予它思辩能力，可以大量阅读、储存资料并具有分辨的能力，就足以帮助人类工作。
（3）人工智能的重要应用：自然语言处理。
自然语言处理的研究，是要让机器“理解”人类的语言，是人工智能领域里的其中一项重要分支。
自然语言处理可先简单理解分为进、出计算机等两种：
其一是从人类到电脑──让电脑把人类的语言转换成程式可以处理的型式；
其二是从电脑回馈到人──把电脑所演算的成果转换成人类可以理解的语言表达出来。
⑸ 人工智能AI数据标注，是什么意思
数据标注是人工智能行业的基础，数据标注简单来说就是对图像、文本、语音、视频等数据执行拉框、描点、转写等操作，以满足相关机器学习的需要。
这是一张普通的图片：
来源：曼孚科技SEED数据标注平台
⑹ ai智能数据标注员是干什么的这个工作好做吗
咨询记录 · 回答于2021-12-11
⑺ ai怎么标识数据显着性
在Ai软件中手动标注尺寸。打开你要标注尺寸的文件，使用快捷键Ctrl+R调出标尺。也可以使用菜单-视图-标尺-显示标尺。打开标尺后，在标尺里点击鼠标左键，不松手拖动出参考线，分别拖拽到你要测量的两边。在要测量的2端分别画出线段，在绘制好两端直接，利用文字工具，输入用通过标尺测量好的图形的长度，输入已经测量好的数字。
使用其他软件标注后导出Ai可编辑格式。很多软件是可以自动标出指定图形尺寸，所以我们可以选择导出Ai可读取格式的软件来进行操作。
例如，通过类似CAD软件中的标注尺寸功能后，导出EPS等格式，再用Ai软件打开即可，文件上就会带有该图形的标注尺寸。
⑻ 数据标注行业中，AI预标注有什么好处
在数据处理环节中，标注员需要对图像数据中每一个目标元素进行拉框或标点，目标边界需要勾描的十分精准，进行语音标注时需要聆听每一个词语的发音，判断并转写其语义，这对于标注员在长时间多任务下的专注力有着极高要求，在此环节应用AI可以对图像数据进行场景分割、人脸和物体识别，对于语音数据进行语音识别、文字转写和自然语言理解的预处理操作，自动完成标注后，再由人工进行校对，提高标注效率的同时还有效降低了成本。