특히 데이터 마크업은 특정 도구를 사용하여 데이터를 분류, 프레임워크, 마크업 및 태그 지정하여 데이터를 보다 표준화되고 구조화하여 기계 학습 알고리즘 교육 및 모델 구축을 용이하게 하는 것입니다. 데이터 치수의 기본 형식은 분류 치수, 대상 탐지, 의미 분할 및 키 치수입니다.
데이터 마크업을 사용하면 고품질의 교육 데이터 세트를 생성하여 모델의 성능과 적용 효과를 향상시킬 수 있습니다.
경연문기술은 AI 기초산업의 헤드 데이터 공급업체로 인공지능 기업이 인공지능 체인 전체에서 데이터 표기의 해당 문제를 해결하는 데 도움을 줄 수 있다.
자체 연구 데이터 마크업 플랫폼은 대부분의 주요 마크업 도구를 다룹니다. 다년간의 연마를 거쳐 상호 작용이 원활하고 효율적이다. 컴퓨터 비전 (타일 치수, 의미 분할, 3D 점 구름 치수, 키 치수, 선 치수, 2D/3D 혼합 치수, 대상 추적, 그림 분류 등) 을 지원합니다. ), 음성 공학 (음성 절단, ASR 음성 전사, 음성 감정 판단, 음성 인식 표시 등 ), 자연어 처리 (OCR 전사, 텍스트 정보 추출, NLU 문장 요약, 품사 표기, 기계 번역 등. ).
프로젝트 난이도에 따라 다년간의 NLP 태그 프로젝트 관리 경험을 갖춘 프로젝트 관리자 및 태그 팀을 갖추고 있습니다. 프로젝트 수요에 따라 프로젝트 구조를 분석했습니다. WBS 원칙에 따라 프로젝트를 내부 구조 및 구현 프로세스의 순서대로 계층별로 트리 다이어그램으로 분할하여 비교적 독립적이고 관리 및 검사가 용이한 프로젝트 단위를 형성합니다. 프로젝트 책임과 진도는 프로젝트의 모든 참가자에게 구체적으로 이행되어 라벨 품질을 보장한다.
경련문 과학 기술 데이터 표기 플랫폼은 데이터 폐쇄 루프를 통해 데이터 배포, 청소, 표시, 품질 검사, 납품, 프로젝트 진도를 엄격하게 모니터링하고, 합격된 데이터 품질을 보장하고, 인공지능 관련 어플리케이션의 착지 반복 주기를 크게 가속화하며, 기업 자동운전 관련 AI 데이터의 훈련 효율을 높이고 자동운전업계의 빠른 발전을 촉진한다.
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