简介
每种类型的人工智能都需要其独特的数据注释方法。接受文本训练的法学博士所需的标注流程与使用 LiDAR 技术的自动驾驶车辆的标注流程截然不同。对于企业领导者来说, 了解数据注释的模式(文本、图像、视频和 LiDAR)对于选择合适的供应商和策略至关重要。每种模式都会带来不同的挑战, 需要不同的技能, 并以不同的方式影响企业人工智能的成果。
LLM 和 NLP 的文本注释
文本标注是大型语言模型和自然语言处理应用的基础。常见的标注任务包括命名实体识别 (NER), 即标记文档中的人员、组织或财务交易等实体;情绪标签, 将客户或员工的反馈分为正面、负面或中性;提示/反应注释, 可为生成式人工智能模型中基于人类反馈的强化学习 (RLHT) 提供结构化数据。企业可以使用这些标注来驱动聊天机器人和监管合规系统等人工智能应用, 确保使用语境准确且语言多样的文本训练模型。
用于计算机视觉的图像标注
计算机视觉模型依赖于大量带注释的图像。注释可以采用边框、多边 形或像素级分割的形式。在企业中, 零售组织可以训练货架监控模型, 确保实时跟踪库存;制 造商在质量保证期间使用图像标签来检测产品缺陷;而自动驾驶车辆开发人员依靠数百万张带注释的行人和车辆图像来训练感知模型。如果没有准确的图像标签, 这些人工智能模型就存在分类错误, 从而损害品牌信任, 甚至带来安全风险。
时态模型的视频注释
视频注释需要对一系列视频框进行标注, 通常以微秒级的时间间隔进行标注。这对于依赖于时间上下文的人工智能系统至关重要。例如, 仓库机器人依靠带注释的视频来高效安全地导航。安防监控系统依靠视频注释来实时检测威胁或异常情况。体育组织使用视频标签进行分析, 逐格标记参赛者的动作。视频数据既复杂又庞大, 其准确标注极具挑战性, 工作流程编排平台需要同时确保速度和准确性。
LiDAR 和 3D 点云注释
LiDAR 数据注释是自动驾驶和机器人技术的核心。LiDAR 传感器会生成大量 3D 点云, 必须对其进行精确的分割和标记。这涉及到在二维空间中对行人、车辆和障碍物进行分类。除了自动驾驶之外, LiDAR注释对于机器人导航、基于无人驾驶飞机的地图构建和增强现实/虚拟现实(AR/VR)空间建模也至关重要。与 2D 图像不同的是, LiDAR 数据引入了深度信息, 使得标注的复杂性大大增加。只有自动化 + 人机反馈 (HITL) 相结合, 才能满足企业安全关键型应用所需的准确度。
为何选择优步人工智能解决方案
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