데이터 표시는 인공지능 산업의 기초이며 기계가 현실 세계를 인식하는 시작점이다. 간단히 말해서, 데이터 마크업은 데이터 마크업 도구의 도움을 받아 인공 지능으로부터 데이터 처리 동작을 배우는 것입니다. 데이터 치수에는 분류, 그림 상자, 태그 등 여러 가지가 있습니다. 어느 정도까지, 태그가 지정되지 않은 데이터는 쓸모없는 데이터이다. 기계는 단지 데이터로 물체의 일부 특징을 표시함으로써 물체가 무엇인지 알 수 있을 뿐이다.
데이터 표시는 인공지능의 기초이자 인공지능 기술의 착지에 대한 견고한 보장이기 때문이다. 현재 인공지능업계는 데이터 품질에 대한 요구가 갈수록 높아지고 있으며, 데이터 표기 산업은 정교화 시대로 접어들고 있다. 표기자는 프로젝트를 할 때마다 한 번의 평가를 거쳐야 심사를 통과한 후에야 데이터에 레이블을 붙일 수 있다.
AI 업계에서는 기계 학습 모델을 훈련시키는 데 사용되는 대량의 데이터를 표시하여 기계를 점점 더 사람처럼 보이게 한다. 표기가 잘못되면 직접적인 결과는 기계가 규범을 따를 수 있다는 것, 특히 무인운전 기술, 표기 실수가 교통사고로 직결된다는 것이다. 따라서 치수의 정확도가 매우 높습니다.
확장 데이터 1, 분류 치수: 분류 치수는 우리의 일반적인 치수입니다. 응용 프로그램: 텍스트, 이미지, 음성 및 비디오 응용: 얼굴 연령 인식, 감정 인식, 성별 인식.
2. 프레임 마커: 머신 비전의 프레임 마커는 감지할 오브젝트를 선택하는 것을 잘 알고 있습니다. 적용: 이미지. 응용: 얼굴 인식, 물체 인식.
3. 영역 대시: 프레임 대시보다 영역 대시가 더 정확해야 합니다. 가장자리는 유동적일 수 있습니다. 적용: 이미지. 적용: 자동 조종 장치
4. 점 치수: 상세 피쳐가 필요한 일부 응용프로그램에는 점 치수가 필요한 경우가 많습니다. 얼굴 인식, 골격 인식 등. 적용: 이미지. 적용: 얼굴 인식, 골격 인식.
5. 기타 치수: 위에서 흔히 볼 수 있는 치수 유형 외에 개인화된 치수도 많이 있습니다. 수요에 따라 다른 라벨이 필요합니다. 예를 들어, 자동 요약의 경우 문장 포인트를 표시해야합니다. 이 시점에서 이 태그는 엄밀히 말하면 위 중 하나에 속하지 않습니다.