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【113年#09】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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7產業別
- 商業服務、醫療、居家、教育、製造、零售
產業痛點
- 建立高質量的標註資料需要大量的人力投入，包括專業標註員的培訓和管理，這增加了業務成本。
- 標註大量的資料需要大量的時間，這可能延遲項目的進度和上線時間，影響業務的推進。
- 手動標註資料存在人為主觀因素，容易產生標註不一致、錯誤或偏差，降低了模型的準確度。
- 對於部分產業，建立大規模標註資料集的成本過高，難以實現成本效益，導致項目無法實現或推遲。
導入AI效益
- 降低建立標註資料集的成本，減少了專業標註員的人力需求，並且在長期運行中節省了大量的時間和金錢。
- 快速地處理大量的資料，從而大幅縮短了建立標註資料集的時間，加快了功能開發的速度，提高了產品上線的效率。
- 避免人為標註中的主觀偏差和錯誤，從而提高了標註資料的一致性和準確度，提升了模型的性能和可信度。
- 建立更大規模的標註資料集，進一步提高了模型的訓練效果和一般化能力。
常見AI技術或應用
- 電腦視覺（Computer Vision）：用於圖像和影片數據的處理和分析，包括物體檢測、分割、識別等，用於自動標註圖像和影片資料。
- 自然語言處理（Natural Language Processing，NLP）：用於處理和理解文本數據，包括文字分類、實體識別、關係抽取等，用於自動標註文本數據。
- 強化學習（Reinforcement Learning）：用於訓練模型優化標註策略，使其能夠自動化地標註資料，並不斷學習優化。
- 主動學習（Active Learning）：根據模型的不確定性，有針對性地選擇標註。