统计学中“SEM”的意思是误差。
统计【tǒng jì】
释义:大量数据的收集、分析、解释和表述。
造句:
主持和进行,由总干事指定的统计调查的有关单位进行协调。
从制药行业的立场来看,患病人口统计也令其不得不加快进程。
分析了太阳活动21周冕洞和日珥之间的一些统计关系。
统计数字表明,至少有百分之三十的农村学龄儿童没有入学。
本年报内的统计数字以历年计算。
我一直向往的一些统计数字已经积累了一些重要盟员。
数据标注是大部分人工智能算法得以有效运行的关键环节。人工智能算法是数据驱动型算法,也就是说,如果想实现人工智能,首先需要把人类理解和判断事物的能力教给计算机,让计算机学习到这种识别能力。
数据标注的过程是通过人工贴标的方式,为机器系统可供学习的样本。数据标注是把需要机器识别和分辨的数据贴上标签,然后让计算机不断地学习这些数据的特征,最终实现计算机能够自主识别。
标注是对未处理的初级数据,包括语音、图片、文本、视频等进行加工处理,并转换为机器可识别信息的过程。原始数据一般通过数据采集获得,随后的数据标注相当于对数据进行加工,然后输送到人工智能算法和模型里完成调用。
那么我们应该需要掌握什么技能才能去做这个兼职呢?
我们首先需要认识公司使用的系统,每个标注项目都有自己的标注软件。按照难易区别,上线前需要接受系统的培训,培训周期在1个星期到一个月,
只要会基本的电脑操作,能熟练使用标注对应的系统就能上线兼职。
常见的几种数据标注类型:
1、分类标注:分类标注,就是我们常见的打标签。一般是从既定的标签中选择数据对应的标签,是封闭集合。如下图,一张图就可以有很多分类/标签:成人、女、黄种人、长发等。对于文字,可以标注主语、谓语、宾语,名词动词等。
适用:文本、图像、语音、视频
应用:脸龄识别,情绪识别,性别识别
2、标框标注:机器视觉中的标框标注,很容易理解,就是框选要检测的对象。如人脸识别,首先要先把人脸的位置确定下来。行人识别,如下图。
标框标注
适用:图像
应用:人脸识别,物品识别
3、区域标注:相比于标框标注,区域标注要求更加精确。边缘可以是柔性的。如自动驾驶中的道路识别。
区域标注
适用:图像
应用:自动驾驶
4、描点标注:一些对于特征要求细致的应用中常常需要描点标注。人脸识别、骨骼识别等。
描点标注
适用:图像
应用:人脸识别、骨骼识别
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