데이터 치수의 주요 유형
데이터 치수의 주요 유형은 이미지 치수, 음성 치수, 3D 점 구름 치수 및 텍스트 치수입니다.
L? 이미지 주석
이미지 마크업은 처리되지 않은 이미지 데이터를 처리하여 기계가 읽을 수 있는 정보로 변환한 다음 인공 지능 알고리즘과 모델로 전달하여 호출을 완료하는 것입니다.
일반적인 이미지 치수기입 방법에는 의미 분할, 직사각형 치수, 다각형 치수, 키 치수, 점 구름 치수, 3d 입방체 치수, 2D/ 3d 혼합 치수, 대상 추적 등이 있습니다.
L? 음성 주석
음성 표기는 지표 주입자가 먼저 음성에 포함된 텍스트 정보와 각종 소리를' 추출' 한 다음 전사하거나 합성하는 것이다. 표기된 데이터는 주로 인공지능 기계 학습에 사용되어 컴퓨터가 음성 인식 기능을 갖추게 한다.
일반적인 음성 표시 유형은 ASA 발음, 음성 절단, 음성 청소, 감정 판단, 성문 인식, 음소 표시, 운율 표시, 발음 교정 등이다.
L? 3D 점 구름 치수
점 구름 데이터는 일반적으로 XYZ 위치 정보, RGB 색상 정보 및 강도 정보를 포함한 라이더와 같은 3d 스캔 장치에서 가져오는 다차원 복합 데이터 세트입니다.
3D 점 구름 데이터는 풍부한 기하학적, 쉐이프 및 치수 정보를 제공하며 조명 강도 및 기타 객체 변경의 영향을 받지 않으므로 기계 주변 환경을 잘 이해할 수 있습니다.
일반적인 3D 점 구름 치수 유형에는 3D 점 구름 대상 탐지 치수, 3D 점 구름 의미 분할 치수, 2D3D 혼합 치수, 점 구름 연속 프레임 치수 등이 있습니다.
L? 문자 참고
텍스트 마크업은 의미, 구성 요소, 컨텍스트, 목적, 감정 등 특정 데이터로 주석을 다는 텍스트를 특징적으로 치수화하는 프로세스입니다. 표시된 훈련 데이터를 통해 우리는 기계가 텍스트에 함축된 의도나 감정을 인식하는 방법을 가르쳐 기계가 언어를 더 잘 이해할 수 있게 해 줄 수 있다. (존 F. 케네디, 공부명언)
일반적인 텍스트 마크업으로는 ocr 음역, 품사성 마크업, 명명 엔티티 마크업, 문장 요약, 감정 분석, 문장 쓰기, 슬롯 추출, 의도 일치, 텍스트 판단, 텍스트 일치, 텍스트 정보 추출, 텍스트 청소, 기계 번역 등이 있습니다.
데이터 주석의 중요성
인공지능의 발전에서, 데이터는 줄곧 그것의' 혈액' 으로 여겨져 왔다. 데이터 마킹은 인공 지능 알고리즘의 효과적인 작동의 열쇠입니다. 인공지능을 실현하기 위해서는 컴퓨터가 먼저 이해하고 사물을 판단할 수 있는 능력을 배워야 한다. 데이터 태깅 과정은 인공치수를 통해 기계 시스템에 대량의 학습 샘플을 제공하는 것이다. 데이터 마크업은 기계 인식과 구분이 필요한 데이터에 레이블을 붙인 다음 컴퓨터가 이러한 데이터의 특징을 계속 학습하여 결국 컴퓨터의 자율적 인식을 실현할 수 있도록 하는 것입니다.
데이터는 AI 의 착륙 정도를 결정한다고 할 수 있으며, 정확한 데이터 세트 제품과 고도로 맞춤화된 데이터 서비스는 대기업들이 중요하게 생각하는 것입니다.
베이징 유니온 기술 | 데이터 수집 | 데이터 마킹
인공지능 기술을 돕고, 전통 업계의 지능형 변환 업그레이드를 할 수 있게 하다.