L'intelligence artificielle chinoise sera confrontée à des opportunités de développement sans précédent et restera dans l'histoire comme une véritable solution aux besoins de l'humanité en acier. Nous sommes également impatients de travailler avec tous les partenaires ici à Tianjin pour utiliser véritablement l'intelligence artificielle pour construire un monde meilleur.
Collecte de données de l'interface API Collecte de données grand public sur le commerce électronique
1. Qu'est-ce que la collecte de données ?
L'établissement d'un modèle d'algorithme nécessite l'utilisation d'une grande quantité d'annotations et de bonnes données pour entraîner la machine, afin que la machine puisse apprendre les fonctionnalités nécessaires pour atteindre l'objectif « d'intelligence ». L'annotation des données aide les machines à apprendre à reconnaître les caractéristiques des données. Par exemple, si nous voulons que l'apprentissage automatique reconnaisse les voitures, nous donnons directement à la machine une image d'une voiture et elle ne peut pas la reconnaître. Nous devons annoter l'image de la voiture et l'étiqueter pour indiquer "c'est une voiture". un grand nombre de voitures étiquetées. Après avoir appris de l'image, nous donnons à la machine une image d'une voiture, et la machine saura que c'est une voiture.
2. Quels sont les types de collecte de données ?
Il existe de nombreux types d'annotation de données, tels que la collection de textes, la collection d'images, la collection de voix, la collection de portraits, etc. Prenons l'exemple de l'activité d'annotation commune de la société Ant Xiongbing pour expliquer brièvement les catégories et les utilisations de l'annotation de données.
1. Collection d'images
La collection d’images est la forme de collection la plus courante et présente des exigences moindres pour les collectionneurs. Les collections courantes comprennent la collection de corps humains, la collection d'images détaillées de produits sur la plateforme de commerce électronique sur Internet , la collection d'images d'examen, etc., et la collection de véhicules, qui sont principalement utilisées dans la reconnaissance du corps humain, la reconnaissance d'objets et d'autres domaines.
2. Collection de visages
Ce type de collection ne se limite pas seulement à la collection de visages, mais inclut également la collection de contours du corps humain. Les exigences sont plus détaillées et il y aura des exigences concernant l'emplacement de chaque point. Principalement utilisé dans la reconnaissance faciale, la reconnaissance du corps humain et d'autres domaines.
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3. Collecte vocale
La collecte de voix fait référence à l'écoute d'un morceau de voix, et le collectionneur retranscrit le contenu de la voix entendue. Principalement utilisé dans le domaine de la reconnaissance vocale.
4. Transcription OCR
La transcription OCR nécessite généralement que le texte de l'image et les autres zones qui doivent être transcrites soient sélectionnés et que le texte de la partie sélectionnée soit transcrit. Principalement utilisé dans le domaine de la reconnaissance de texte.
5. Collecte de textes
Ce type de projet consiste généralement à identifier la catégorie de phrases dans le texte, ou à identifier l'émotion (positive, neutre, négative) contenue dans le texte. Principalement utilisé dans des domaines tels que le service client intelligent.
6. Projets de collecte
Les projets de collecte ne sont généralement pas réalisés via la plateforme. La plupart d'entre eux sont réalisés hors ligne et les outils utilisés sont également très divers. Les types courants incluent la collecte vocale, la collecte vidéo et la collecte de visages. Les données collectées sont généralement nettoyées avant d'être mises. en utilisation.
De plus, il existe de nombreux types de collecte de données, je ne les présenterai donc pas un par un ici. Si vous souhaitez en savoir plus, vous pouvez prêter attention à d'autres articles.
Lorsque les gens parlent de big data, d’intelligence artificielle et d’autres termes, ils pensent souvent à des contenus avancés tels que les algorithmes d’IA, l’exploration de données et l’apprentissage automatique. Cependant, quelle que soit la qualité de l’algorithme, il ne peut être réalisé sans le soutien d’une grande quantité de données précises.