- 數(shù)據(jù)標(biāo)注 內(nèi)容精選 換一換
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DBService基本原理:DBService結(jié)構(gòu) 激活專屬加密實(shí)例:約束條件 刪除個(gè)人文件(夾):操作步驟 打開視圖:操作步驟 創(chuàng)建問題類別:其他操作 數(shù)據(jù)標(biāo)注(可選):其他操作 會(huì)議控制:畫面優(yōu)先顯示 刪除團(tuán)隊(duì)文件(夾):操作步驟 主備配置:簡單測試 會(huì)議控制:畫面優(yōu)先顯示 基礎(chǔ)平面地圖:懸浮文本來自:百科簡單的流程式開發(fā) 上手快:5分鐘即可上手。 門檻低NO CODE:無需掌握AI算法知識(shí)就能完成。 可視化界面:全流程可視化。 全生命周期:從數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型訓(xùn)練、服務(wù)部署、增量更新的全生命周期。 專屬定制:根據(jù)場景數(shù)據(jù)自定制模型。 高效的行業(yè)算法 多行業(yè):積累10+行業(yè)/場景的預(yù)訓(xùn)練模型。來自:百科
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單一功能系統(tǒng)甚至沒有系統(tǒng)支撐車間管理,無法有效管理,人工統(tǒng)計(jì)工作量大等 訪問店鋪 得能人工智能數(shù)據(jù)標(biāo)注服務(wù) 公司有專業(yè)的智能數(shù)據(jù)技術(shù)與管理團(tuán)隊(duì)近60人,目前已建立成熟的標(biāo)注、審核、質(zhì)檢、管理機(jī)制,支持語音、文本、視頻、圖片、點(diǎn)云等多類型數(shù)據(jù)標(biāo)注項(xiàng)目。 訪問店鋪 交通事件檢測(H CS 版) 采用人工智能AI智能算來自:專題持用戶上傳自有數(shù)據(jù),供模型訓(xùn)練調(diào)用。 AI開發(fā)平臺(tái) 的數(shù)據(jù)接入支持從不同數(shù)據(jù)源導(dǎo)入數(shù)據(jù)。平臺(tái)還提供了數(shù)據(jù)標(biāo)注功能,為模型訓(xùn)練過程中需要大量已標(biāo)注的數(shù)據(jù),因此在模型訓(xùn)練之前需要進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注作業(yè)。 對(duì)于模型構(gòu)建,該平臺(tái)面向AI開發(fā)者/企業(yè)人員的提供交互式模型開發(fā)和可視化建模,用戶可以通過來自:專題
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視覺、自然語言處理、音視頻分析等;同時(shí)提供數(shù)據(jù)篩選、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)處理、智能標(biāo)注、團(tuán)隊(duì)標(biāo)注以及版本管理等功能,AI開發(fā)者可基于該框架實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)標(biāo)注全流程處理,輕松管理您的數(shù)據(jù)集。 ModelArts 數(shù)據(jù)管理 為數(shù)據(jù)集提供聚類分析、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)增強(qiáng)、數(shù)據(jù)選擇、特征分析等處理,可幫助開來自:百科
率和業(yè)務(wù)體驗(yàn),使能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛網(wǎng)絡(luò) 數(shù)據(jù)入湖治理 將網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的原始數(shù)據(jù)加工為數(shù)據(jù)集/訓(xùn)練集,提供數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)解析、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)標(biāo)注等多種工具服務(wù),幫助用戶提升數(shù)據(jù)處理效率 優(yōu)勢 網(wǎng)絡(luò) 數(shù)據(jù)治理 高效,數(shù)據(jù)易理解使用 設(shè)備采集數(shù)據(jù)接口標(biāo)準(zhǔn)化,支持多種主流文件的導(dǎo)入和ETL來自:百科
按照確定的分析目的,有目的性的收集、整合相關(guān)數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)準(zhǔn)備是AI開發(fā)的一個(gè)基礎(chǔ)。此時(shí)最重要的是保證獲取數(shù)據(jù)的真實(shí)可靠性。而事實(shí)上,不能一次性將所有數(shù)據(jù)都采集全,因此,在數(shù)據(jù)標(biāo)注階段你可能會(huì)發(fā)現(xiàn)還缺少某一部分?jǐn)?shù)據(jù)源,反復(fù)調(diào)整優(yōu)化。 3.訓(xùn)練模型 俗稱“建模”,指通過分析手段、方法和技巧對(duì)準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)進(jìn)行探索分析,來自:百科
數(shù)據(jù)標(biāo)注(可選) 使用數(shù)據(jù)標(biāo)注業(yè)務(wù)之前,需創(chuàng)建訓(xùn)練集。每個(gè)技能最多創(chuàng)建10個(gè)訓(xùn)練集。 訓(xùn)練集是對(duì)話語料的集合,類似文件夾的作用,可以把不同來源的對(duì)話語料、不同時(shí)段獲取的對(duì)話語料放在不同的對(duì)話訓(xùn)練集中。 訓(xùn)練集發(fā)布上線后,可以在對(duì)話體驗(yàn)中驗(yàn)證。 前提條件 在使用訓(xùn)練集之前,請(qǐng)確保已存在需要的意圖和槽位信息。來自:幫助中心
能標(biāo)注功能,快速完成數(shù)據(jù)標(biāo)注,為您節(jié)省70%以上的標(biāo)注時(shí)間。智能標(biāo)注是指基于當(dāng)前標(biāo)注階段的標(biāo)簽及圖片學(xué)習(xí)訓(xùn)練,選中系統(tǒng)中已有的模型進(jìn)行智能標(biāo)注,快速完成剩余圖片的標(biāo)注操作。 目前只有“圖像分類”和“物體檢測”類型的數(shù)據(jù)集支持智能標(biāo)注功能。 團(tuán)隊(duì)標(biāo)注 數(shù)據(jù)標(biāo)注任務(wù)中,一般由一個(gè)人完來自:幫助中心
當(dāng)前僅支持按需計(jì)費(fèi)模式,不支持包年包月計(jì)費(fèi)模式。 Workflow 面向有AI基礎(chǔ)的開發(fā)者,是開發(fā)者基于實(shí)際業(yè)務(wù)場景開發(fā)用于部署模型或應(yīng)用的流水線工具,流水線可能會(huì)覆蓋數(shù)據(jù)標(biāo)注、數(shù)據(jù)處理、模型開發(fā)/訓(xùn)練、模型評(píng)估、應(yīng)用開發(fā)、應(yīng)用評(píng)估等。 Workflow涉及的計(jì)費(fèi)項(xiàng)包含: 模型訓(xùn)練 服務(wù)部署 CodeLab M來自:專題
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