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113年實戰議題：自動化標註工具開發&邊緣運算資料集建立

編輯群2024-05-24
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產業別：人工智慧應用服務產業

產業痛點：

  • 建立高品質的標註資料需要專業標註員的培訓與精細管理，大幅增加人力成本，且在人力資源有限的情況下，培訓時間和管理壓力都會影響專案進度，這對於企業的營運構成挑戰。
  • 人工標註過程中，主觀偏差和不一致標註常發生，這將直接影響資料集與模型建立的準確性，對未來的產品應用效果帶來風險。
  • 大量資料的標註過程耗費時間，會延長專案完成期限，也會拖延產品上線時間，影響業務推動的效率，也可能導致市場競爭力的喪失。
  • 對於中小型企業，建立大規模標註資料集的成本過高，難以達到理想的效益，導致專案難以落實，甚至不得不推遲。

導入AI效益：

  • 自動化標註工具的開發能顯著降低企業在建立標註資料集上的成本，減少對專業標註員的人力需求，並縮短整體開發所需的時間與成本。透過自動化技術，企業能夠加快作業流程，提高效率，從而專注於核心產品的開發。自動化標註不僅減少了人力投入，還能幫助企業在更短的時間內完成大量資料的標註，進一步提升開發速度和產品上線效率。
  • 此外，自動化的標註技術能有效避免人為錯誤和主觀偏差，這對於提高標註資料的一致性與準確度至關重要。資料的可靠性直接影響模型訓練的效果，而透過精確的自動標註，資料品質得到強化，從而為模型訓練提供更穩定且高品質的資料來源。這樣的技術應用不僅能提升模型的性能，還能確保在訓練過程中產生的結果具有高度的可信度。
  • 同時，系統還具備快速處理大量資料的能力，能夠加速大規模資料集的建立，幫助企業迅速進行功能開發。隨著資料集建立的速度提高，模型訓練的效果也隨之提升，加快了產品上線的速度，讓企業在市場中更具競爭力。這樣的自動化標註工具不僅是提升作業效率的關鍵，更是幫助企業在資料驅動的時代中占據技術優勢的有力工具。

常見AI技術：

  • 卷積神經網路，架構如：Mask R-CNN、SSD、YOLO。