| 詳細(xì)信息 |
圖像標(biāo)注質(zhì)量評估算法優(yōu)缺點(diǎn) |
| 編輯： 來源：華泰證券 時(shí)間：2023/5/18 |
圖像標(biāo)注質(zhì)量評估算法 1、 MV 算法 優(yōu)點(diǎn)：簡單易用，常用作其他眾包質(zhì)量控制算法的基準(zhǔn)算法 缺點(diǎn)：沒有考慮到每個(gè)標(biāo)注任務(wù)、 標(biāo)注者的不同可靠性 2、 EM 算法 優(yōu)點(diǎn)：在一定意義下可以收斂到局部大化 缺點(diǎn)：數(shù)據(jù)缺失比例較大時(shí)，收斂速度比較緩慢 3、RY 算法 優(yōu)點(diǎn)：將分類器與 Ground-truth 結(jié)合起來進(jìn)行學(xué)習(xí) 缺點(diǎn)：需要對標(biāo)注專家的特異性和敏感性強(qiáng)加先驗(yàn)
|
| 【聲明：轉(zhuǎn)載此文出于傳遞更多信息之目的，并不意味著贊同其觀點(diǎn)或證實(shí)其描述，文章內(nèi)容僅供參考，如有侵權(quán)，請聯(lián)系刪除�！� |
| 推薦信息 |
|
數(shù)據(jù)清洗缺失數(shù)據(jù)的處理方法
數(shù)據(jù)清洗作為數(shù)據(jù)預(yù)處理中至關(guān)重要的環(huán)節(jié),清洗后數(shù)據(jù)的質(zhì)量很大程度上決定了 AI算法的有效性,數(shù)據(jù)可能存在缺失值,噪聲數(shù)據(jù),重復(fù)數(shù)據(jù)等質(zhì)量問題
數(shù)據(jù)采集三種常見方式
實(shí)時(shí)的在線分析系統(tǒng)和分布式并發(fā)的離線分析系統(tǒng);通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲或網(wǎng)站公開API方式獲取大數(shù)據(jù)信息;采集的對象包括視頻,圖片,音頻和文本等多種類型
建立數(shù)據(jù)集的流程 數(shù)據(jù)集產(chǎn)生
數(shù)據(jù)清洗,由于采集到的數(shù)據(jù)可能存在缺失值,噪聲數(shù)據(jù),重復(fù)數(shù)據(jù)等質(zhì)量問題; 模型訓(xùn)練人員會(huì)利用標(biāo)注好的數(shù)據(jù)訓(xùn)練出需要的算法模型
AI大模型需要什么樣的數(shù)據(jù)集
通過提升數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量來提升整個(gè)模型的訓(xùn)練效果,我們認(rèn)為未來數(shù)據(jù)成本在大模型開發(fā)中的成本占比或?qū)⑻嵘?主要包括數(shù)據(jù)采集,清洗,標(biāo)注等成本
TidyBot家庭服務(wù)機(jī)器人完成房間整理
機(jī)器人在基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集中對看不見的物體實(shí)現(xiàn) 91.2% 的準(zhǔn)確率,TidyBot的真實(shí)移動(dòng)操作器演示了該方法,該操縱器在真實(shí)世界的測試場景中成功地收起了85.0%的對象
AI大模型算法輔助程序員編程 動(dòng)嘴就能編程
AI指導(dǎo)編程服務(wù),包括代碼解釋,找Bug等功能,插件上線僅幾天就有數(shù)萬次下載,允許開發(fā)人員用自然語言詢問如何完成特定的編碼功能
GPT-4接入到Office工具,AI幫做PPT、制表格
Word中AI能秒出草稿,并根據(jù)用戶要求增刪文字信息和配圖;AI將數(shù)據(jù)分析變得輕松高效,能快速提煉出關(guān)鍵趨勢,協(xié)同辦公時(shí),AI能總結(jié)規(guī)劃成員的工作進(jìn)展
AI模型可分為決策式AI與生成式AI
生成式AI指學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的聯(lián)合概率分布生成了全新的內(nèi)容,也能解決判別問題,中國生成式AI商業(yè)應(yīng)用規(guī)模迎來快速增長,預(yù)計(jì)2025年破兩千億 |
| 智能運(yùn)輸機(jī)器人 |
| AGV無人運(yùn)輸機(jī)器人-料箱版 |
| AGV無人運(yùn)輸機(jī)器人-標(biāo)準(zhǔn)版 |
| AGV無人運(yùn)輸機(jī)器人-料箱版（鈑金材質(zhì)） |
| AGV無人運(yùn)輸機(jī)器人-貨架版（鈑金材質(zhì)） |
| AGV無人運(yùn)輸機(jī)器人-貨架版（亮面不銹鋼材質(zhì)） |
| AGV無人運(yùn)輸機(jī)器人-開放版 |
| 行業(yè)動(dòng)態(tài) |
