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什么是人在环路?

“人机协同”(HITL)是在数据标注过程中,将人工专业知识与机器自动化相结合的重要流程。这种混合方式能够有效保障高质量的标注数据集,尤其适用于为驱动人工智能(AI)应用的机器学习模型提供数据支持。

人机协同的好处

更高的准确性

将人工专业知识与机器自动化相结合,可确保数据质量达到最优水平

高效处理边缘情况

机器在处理含糊或罕见情况时可能会遇到困难,但人工标注员能够提供必要的上下文,从而实现准确标注

成本效益

虽然需要人工参与,但自动化简单任务可以降低整体成本,使流程更加高效且易于扩展

HITL 流程详解

“人机协作”是一种循环流程,首先由机器通过自动化技术对数据进行初步标注,随后人工标注员对结果进行审核和修正。以下是 HITL 流程的详细说明:

自动标注

机器尝试利用预训练模型对数据集进行标注。这对于包含已知模式的大量数据尤其有效。

人工审核

人工专家会介入审核并纠正任何错误或不一致之处。这对于机器预测可能失效的特殊情况至关重要。

反馈闭环

一旦人工修正完成,其结果会反馈给机器学习模型,帮助其提升未来的标注准确性。随着时间推移,系统会变得更加智能,逐步减少在重复性任务上对人工干预的依赖。

优步 AI 解决方案如何助力实现人机协作

我们凭借全面的数据标注服务,在提升 HITL 流程方面具备独特优势。随着 AI 和 ML 模型日益复杂,HITL 已成为确保数据标注准确可靠的重要环节。以下是 Uber AI 解决方案如何助力简化并优化您的 HITL 工作流程:

结语

Uber AI 解决方案是您值得信赖的合作伙伴,助您扩展人机协作流程。通过结合全球人力资源与 uLabel 等先进工具,Uber 提供高质量数据,助力您的机器学习模型训练。凭借可扩展、可定制且高性价比的人机协作工作流程,Uber AI 解决方案可帮助您优化数据标注流程,提升 AI 应用的表现。

优步人工智能解决方案

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我们的多语言支持涵盖 100 多种语言, 涵盖欧洲、亚洲、迪拜和拉丁美洲的方言, 确保针对全球多样化应用提供全面的人工智能模型培训。

我们的解决方案包括:

  • 数据注释和标签: 针对文本、音频、图像、视频和许多其他技术的精确专业注释服务

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