La inteligencia artificial de China enfrentará oportunidades de desarrollo sin precedentes y pasará a la historia como una solución real a las necesidades de acero de la humanidad. También esperamos trabajar junto con todos los socios aquí en Tianjin para utilizar verdaderamente la inteligencia artificial para construir un mundo mejor.
Recopilación de datos de la interfaz API Recopilación de datos de comercio electrónico convencional
1. ¿Qué es la recopilación de datos?
Establecer un modelo de algoritmo requiere el uso de una gran cantidad de anotaciones y buenos datos para entrenar la máquina, de modo que la máquina pueda aprender las características para lograr el propósito de "inteligencia". La anotación de datos ayuda a las máquinas a aprender a reconocer características de los datos. Por ejemplo, si queremos que el aprendizaje automático reconozca automóviles, le damos directamente a la máquina una imagen de un automóvil y no puede reconocerlo. Debemos anotar la imagen del automóvil y etiquetarla para indicar "este es un automóvil". Cuando la máquina obtiene una gran cantidad de automóviles etiquetados. Después de aprender de la imagen, le damos a la máquina una imagen de un automóvil y la máquina sabrá que es un automóvil.
2. ¿Cuáles son los tipos de recopilación de datos?
Existen muchos tipos de anotaciones de datos, como recopilación de texto, recopilación de imágenes, recopilación de voz, recopilación de retratos, etc. Tomemos como ejemplo el negocio de anotaciones comunes de Ant Xiongbing Company para explicar brevemente las categorías y usos de la anotación de datos.
1. Colección de imágenes
La recopilación de imágenes es la forma más común de recopilación y tiene requisitos más bajos para los coleccionistas. Las colecciones comunes incluyen la colección de cuerpos humanos, la colección de imágenes detalladas de productos de plataformas de comercio electrónico de Internet , la colección de imágenes de reseñas, etc., y la colección de vehículos, que se utilizan principalmente en el reconocimiento del cuerpo humano, el reconocimiento de objetos y otros campos.
2. Colección de caras
Este tipo de colección no solo se limita a la colección de rostros, sino que también incluye la colección de contornos del cuerpo humano. Los requisitos son más detallados y habrá requisitos para la ubicación de cada punto. Se utiliza principalmente en reconocimiento facial, reconocimiento del cuerpo humano y otros campos.
, duración 00:44
3. Colección de voz
La recopilación de voces se refiere a escuchar una pieza de voz y el recopilador transcribe el contenido de la voz escuchada. Utilizado principalmente en el campo del reconocimiento de voz.
4. Transcripción OCR
La transcripción OCR generalmente requiere que se seleccione el texto de la imagen y otras áreas que deben transcribirse y que se transcriba el texto de la parte seleccionada. Utilizado principalmente en el campo del reconocimiento de texto.
5. Colección de texto
Este tipo de proyecto generalmente tiene como objetivo identificar la categoría de oraciones en el texto, o identificar la emoción (positiva, neutral, negativa) contenida en el texto. Se utiliza principalmente en campos como el servicio de atención al cliente inteligente.
6. Proyectos de colección
Los proyectos de recopilación generalmente no se llevan a cabo a través de la plataforma. La mayoría de ellos se llevan a cabo fuera de línea y las herramientas utilizadas también son bastante diversas. Los tipos comunes incluyen recopilación de voz, recopilación de videos y recopilación de rostros. Los datos recopilados generalmente se limpian antes de colocarse. en uso.
Además, existen muchos tipos de recopilación de datos, por lo que aquí no los presentaré uno por uno, si quieres saber más sobre ellos, puedes prestar atención a otros artículos.
Cuando la gente habla de big data, inteligencia artificial y otras palabras, a menudo piensa en contenido avanzado como algoritmos de inteligencia artificial, minería de datos y aprendizaje automático. Sin embargo, por muy bueno que sea el algoritmo, no se puede realizar sin el apoyo de una gran cantidad de datos precisos.