1. 회사에서 제공하는 도구를 통해 데이터 컨텐츠를 빠르게 정렬, 분류 및 표시하고 레이블을 지정할 때 회사에서 제공하는 규칙을 엄격히 따릅니다.
2. 인간 언어를 캐릭터 동작, 속성, 장면, 환경, 도로 등 인공 지능 인식 언어로 변환합니다.
표시된 데이터를 엄격하게 검사하여 데이터의 정확성을 보장합니다.
4. 기업 관련 규칙 교육에 참여하여 교육 채점 방법을 요약합니다.
5. 스티커 과정에서 스티커 도구에 문제가 생기면 즉시 상부에 제출하여 실행 가능한 최적화 건의를 합니다. ,;
6, 마크업 프로세스의 일반적인 문제를 요약하고 원인을 분석하고 적시에 데이터 또는 규칙의 문제를 제기합니다.
지식 확장
데이터 주석자의 작업은 결코 간단하지 않다. 그들은 대량의 원시 데이터를 처리하고 기계가 이해할 수 있는 정보를 추출해야 한다. 이러한 원시 데이터는 음성, 그림, 텍스트, 비디오 등 다양한 형태가 될 수 있으며, 데이터 표기자는 이를 기계가 인식할 수 있는 정보로 변환해야 합니다. 이 과정은 많은 시간과 정력이 필요하며, 데이터 표기자의 업무도 점점 더 중시되고 있다.
데이터 마킹기의 작업은 인공 지능 장치의 학습과 인식에 매우 중요하다. 인공 지능 장치는 실제 장면의 사람이나 사물에 태그를 지정하여 더 잘 배우고 식별한 다음 보다 정확한 판단과 반응을 할 수 있습니다. 데이터 마킹기는 인공지능 장치의 선생님으로 인공지능 장치가 현실 세계의 다양한 정보를 이해하고 배울 수 있도록 도와준다고 할 수 있다.
인공지능 장치에 인식 가능한 정보를 제공할 뿐만 아니라, 데이터 표기기의 작업도 인공지능의 발전에 중요한 역할을 한다. 인공지능 기술이 발달하면서 데이터 표기자의 업무가 점점 더 중요해지고 있다. 데이터 주석가도 끊임없이 변화하는 시장 요구에 부응하기 위해 자신의 지식을 지속적으로 배우고 업데이트해야 한다.
인공지능은 미래의 추세이고, 데이터 표기기는 인공지능의 발전을 촉진하는 중요한 부분이다. 그들의 일은 단순한 직업이 아니라 우리를 위해 더 나은 미래를 창조하는 공헌이다. 기회와 도전으로 가득 찬 이 시대에, 우리는 더 많은 인재가 이 분야에 가입하여 인공지능의 발전에 기여할 수 있는 힘을 필요로 한다.