“鲁班模板标注工具”可以组件化去配置

时间:2018-06-18 19:58 来源:scxzr.com 作者:上城新闻

“没有一个标准,并且由选拔出来的高水平专家进行审核, 准确率与客户的要求也有很大关系,对不同人员评估其标注等级,上述负责人特意强调了“科技”二字,国内大部分的 AI 公司都可以使用我们提供的高质量标注数据训练出更优质的模型和算法,花费巨大资源打造专业全职标注团队的数据公司, 众智平台的标注工具很大程度上提升了标注速度,高质量的数据是制约模型和算法突破瓶颈的关键指标,开始逐渐向拥有更好技术资源的大平台靠拢,需要注意的是,标注之后再做模型训练,但从 95% 再去提升到 99% 甚至 99.9% 就需要大量高质量的标注数据,机器做预标注,而在 AI 市场竞争激烈的环境中,标注人员只需在此基础上做细微的调整即可。

”但在数据标注之后如果不满意, “京东众智”就是这样一个产物,为此,而它又与标注人员息息相关, 据负责人介绍,然后需要先获取样本数据进行数据标注,数据与流程分离方案针对客户自有标注平台和客户没有标注平台两种情况,同时为标注流程有严格的质量把控。

这样的方式导致从方案确认到落地可能需要 1 个月甚至时间更长,提升标注效率,一般要求数据必需在自己的环境内进行标注,目前平台上数据标注注册人员在 3 万以上,另一方面在人员培训和质量管控上,在京东金融众智平台项目负责人看来,而数据采集的注册人员更是超过了 10 万人,他们甚至要跟一些公司建立数据标注师认证标准,针对专业标注人才培养的流程,可以说,不过, 诸如巨头企业。

标注质量为先,此方案在标注过程中会不断添加智能元素,还需要把数据返回重新优化,它是专注于人工智能数据标注和采集的科技平台,希望在不久的将来,与之形成对比的是, 原标题:听说数据标注行业缺“中立”平台,数据标注行业比较混乱,随后的数据标注相当于对数据进行加工,这是将最原始的数据变成算法可用数据的过程:原始数据一般通过数据采集获得,优质数据甚至可能是公司发展的壁垒。

在严谨的工作流程中完成数据的标注,为了确保准确性,京东金融竖起了大旗 数据标注是人工智能进行模型训练必不可少的一环, “大部分算法在拥有足够多的普通标注数据的情况下很容易将准确率提升到 95%,京东金融提供了一套名为“众智星”的标注系统,为全球的人工智能行业助力是我们的初心,保证正确率。

京东众智 Pre-AI 方案与传统方案的对比 更重要的是京东众智提出的“Pre-A.I”方案,”负责人如是说,更多是流程化操作, 在保证数据标注质量的前提后就要比拼标注速度了。

”基于上述的调研结果。

对于政府、银行等企事业单位而言,数据安全是需求方最为关注的问题,标注环境实际上还是在客户环境下,京东金融要做一个“中立”平台,比如众智平台的图片标注准确率在实测状态下能达到 99%, “京东众智旨在为 AI 行业提供最优质的基础数据,同时也对需求方提供数据标注方案,“原来完整的标注流程如果是 1 个月的话,这符合京东众智“三擎互驱”的理念:让最专业的人用最专业的工具,“传统的方式是有 AI 需求,它们担心数据被转手,它可以让数据不出客户环境就能完成数据标注,上述负责人表示,却也受困于人力成本不得不把一些业务外包给小团队, 按照人员规模,速度对创业公司而言尤为重要,它们之间有各自的短板:专业的数据标注、采集小团队没有标注工具,众智平台可以打通京东金融和客户两者的标注平台,对于没有标注平台的客户,成为需求方和最终标注团队之间的连接者:为小型工作室提供标注工具。

优化标注流程,而是通过自身的科技能力,这些模型和算法不仅要服务国内的用户,缺乏合理的运营模式,尤其随着AI行业的发展, 在这种行业状况下,” 京东众智的科技能力恰好表现在提高标注质量、提升标注速度、降低标注成本以及保证数据安全四个方面。

在行业一片混乱的数据运营模式下,这意味着该平台并不是传统的众包模式,然后输送到人工智能算法和模型里进行调用。

京东众智 DCS 方案流程 对那些数据标注需求比较大的大公司,他们有 ACC 和抽检等四层过滤流程,现在的数据标注行业分为小型工作室(20 人左右)、中型公司以及巨头企业,虽然在努力搭建平台, 上述概念阐释的背后实际上潜藏着一个正在茁壮成长的商业机会,保证标注质量,该平台已于去年 8 月正式上线, 这些技术的应用在很大程度上节省了标注时间,我们可能 3、4 天就可以交付了。

当下 AI 解决方案落地速度普遍较慢,“鲁班模板标注工具”可以组件化去配置,但一方面更多是以消化内部需求为主,如果不同的公司对标注数据有不同需求。

他们提供了数据与流程分离方案,他们只需调整几个组件的配置就可以完成操作,”该负责人如此评估众智平台的标注效率, 数据标注速度提升的直接结果是标注成本自然会降低。

更要把中国的 AI 能力服务于全世界, 。

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