A inteligência artificial da China enfrentará oportunidades de desenvolvimento sem precedentes e ficará na história como uma solução real para as necessidades siderúrgicas da humanidade.Também esperamos trabalhar em conjunto com todos os parceiros aqui em Tianjin para realmente usar a inteligência artificial para construir um mundo melhor.
Coleta de dados da interface API Coleta de dados de comércio eletrônico convencional
1. O que é coleta de dados?
Estabelecer um modelo de algoritmo requer o uso de uma grande quantidade de anotações e bons dados para treinar a máquina, para que a máquina possa aprender os recursos para atingir o propósito de “inteligência”. A anotação de dados ajuda as máquinas a aprender a reconhecer recursos nos dados. Por exemplo, se quisermos que o aprendizado de máquina reconheça carros, damos diretamente à máquina a imagem de um carro e ela não consegue reconhecê-lo. Devemos anotar a imagem do carro e rotulá-la para indicar "isto é um carro". Quando a máquina obtiver um grande número de carros etiquetados. Depois de aprender com a imagem, damos à máquina a imagem de um carro, e a máquina saberá que é um carro.
2. Quais são os tipos de recolha de dados?
Existem muitos tipos de anotação de dados, como coleta de texto, coleta de imagens, coleta de voz, coleta de retratos, etc. Vamos tomar o negócio de anotação comum da Ant Xiongbing Company como exemplo para explicar brevemente as categorias e usos da anotação de dados.
1. Coleta de imagens
A coleta de imagens é a forma mais comum de coleta e tem menores exigências para colecionadores. Coleções comuns incluem coleção de corpo humano, coleção de imagens de detalhes de produtos de plataforma de comércio eletrônico na Internet , coleção de imagens de revisão, etc., e coleção de veículos, que são usadas principalmente no reconhecimento de corpo humano, reconhecimento de objetos e outros campos.
2. Coleta de rostos
Este tipo de coleção não se limita apenas à coleta de rostos, mas também inclui a coleta de contornos do corpo humano. Os requisitos são mais detalhados e haverá requisitos para a localização de cada ponto. Usado principalmente em reconhecimento facial, reconhecimento de corpo humano e outros campos.
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3. Coleta de voz
A coleta de voz refere-se à escuta de um trecho de voz, e o coletor transcreve o conteúdo da voz ouvida. Usado principalmente na área de reconhecimento de fala.
4. Transcrição de OCR
A transcrição de OCR geralmente exige que o texto da imagem e outras áreas que precisam ser transcritas sejam selecionados e que o texto da parte selecionada seja transcrito. Usado principalmente na área de reconhecimento de texto.
5. Coleta de texto
Este tipo de projeto geralmente visa identificar a categoria das frases do texto, ou identificar a emoção (positiva, neutra, negativa) contida no texto. Usado principalmente em áreas como atendimento inteligente ao cliente.
6. Projetos de coleção
Os projetos de coleta geralmente não são realizados por meio da plataforma. A maioria deles é realizada off-line e as ferramentas utilizadas também são bastante diversas. Os tipos comuns incluem coleta de voz, coleta de vídeo e coleta de rosto. Os dados coletados geralmente são limpos antes de serem colocados em uso.
Além disso, existem muitos tipos de coleta de dados, por isso não vou apresentá-los um por um aqui. Se quiser saber mais sobre eles, preste atenção em outros artigos.
Quando as pessoas falam sobre big data, inteligência artificial e outras palavras, muitas vezes pensam em conteúdo avançado, como algoritmos de IA, mineração de dados e aprendizado de máquina. No entanto, não importa quão bom seja o algoritmo, ele não pode ser realizado sem o suporte de uma grande quantidade de dados precisos.