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延伸拓展

產(chǎn)品詳情：1.我們知道機器學習分為有監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習。無監(jiān)督學習的效果是不可控的，常常是被用來做探索性的實驗。而在實際產(chǎn)品應用中，通常使用的是有監(jiān)督學習。有監(jiān)督的機器學習就需要有標注的數(shù)據(jù)來作為先驗經(jīng)驗。在進行AI標注之前，我們首先要對數(shù)據(jù)進行清洗，得到符合我們要求的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)的清洗包括去除無效的數(shù)據(jù)、整理成規(guī)整的格式等等。具體的數(shù)據(jù)要求可以和算法人員確認。造成的結果就是專業(yè)的AI標注、采集小團隊沒有標注工具，開始逐漸向擁有更好技術資源的大平臺靠攏。與之形成對比的是，花費巨大資源打造專業(yè)全職標注團隊的數(shù)據(jù)公司，卻也受困于人力成本不得不把一些業(yè)務外包給小團隊。總之為全球的人工智能行業(yè)助力是我們的初心。標注的類型除了上面幾種常見，還有很多個性化的。根據(jù)不同的需求則需要不同的AI標注。如自動摘要，就需要標注文章的主要觀點，這時候的標注嚴格上就不屬于上面的任何一種了。（或則你把它歸為分類也是可以的，只是標注主要觀點就沒有這么客觀的標準，如果是標注蘋果估計大多數(shù)人AI標注的結果都差不多。）確定好標準是保證數(shù)據(jù)質量的關鍵一步，要保證有個可以參照的標準。標注形式一般由算法人員制定，例如某些文本標注，問句識別，只需要對句子進行 0 或 1 的標注。是問句就標 1，不是問句就標 0。

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