人工智能时代的基础——数据标注

一、人工智能时代的基础——数据标注

高质量的数据标注对于提升机器学习算法的准确度和人工智能产品的精度、推动人工智能应用的发展等方面都具有重要作用。

景联文科技作为专业的数据标注公司，可雹握睁协助人工智能企业解决整个人工智能链条中数据标注环节的相对应问题。

目前在全国拥有四个大型数据处理基地，智能化标注平台涵盖标注工作台和产能管理体系，提供完整的语音、图像、文本、视频的全领域数据处理能力。

标注平台搭载SAM相关算法以提升标注效率，研发自动标注功能，可对数据进行预处理，根据标注结果调整模型进行标注，根据场景灵活配制标注流程，进一步保证了标注精度。

可根据不同需求提供定制的数据标注能力，突破数据与应用场景之间的边界，支持全面质检、验收和管理，开放甲方验收通道，支持在线导出多种格式的标注结果，标注精确率最高可达99%，实现高标准、高质量、快速交付。

拥有源岁来自不同领域的专家，如代码、医学、高等数学、世界常识、翻译和文学创作等。这些专皮橘家可以对垂直领域的数据信息进行清洗，删除有害或者存在偏见的内容，从而确保训练数据的正确性，避免生成式AI模型产生偏见、错误信息或其他问题行为。

数据安全合规方面，景联文科技已通过ISO9001质量、ISO27001信息安全、ISO27701国际隐私安全管理认证，参与8项国家数据交换格式和数据安全标准制定。

为智能驾驶、智能安防、智慧医疗、智能教育、智慧金融、智能客服、新零售等领域的全球数千家人工智能从业公司和高校科研机构交付海量、高质量的AI算法训练数据。

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人工智能时代，机器学习和深度学习发展迅速。

AI其实就部分替代人的认知功能。举个例子，想让机器学习认识苹果，那么就需要拿着一个苹果的图片告诉它，这是一个苹果。然后以后机器遇到了苹果的图片，你才首冲埋知道这玩意儿叫做“苹果”。

机器学习需要大量这样的已经进行了分类、画框、注释等才做的数据，因此就催生了数据标注员这个岗位，就是使用自动化的工具从互联网上抓取、收集数据包括文本、图片、语音等等，者蚂然后对抓取的数据进行整理与标注。常见的数据标注任务有分类、标框、描点、转写等。分类就是我们常见的打标签。一般是从既定的标签中选择数据对应的标签，是封闭集合。例如一张图就可以有很多分类/标签：成人、女性、黄种人、长发等。对于文字，可以标注主语、谓语、宾语，名词动词等；

标框是框选要检测的对象；描点是对于特征要求细致的应用中常常需要描点标注例如人脸的眼角、嘴角、眼眶等；转写是指判或把数据从一种形态转换成另外一种形态，例如把语音的内容用文字写出来，一种语言翻译成另外一种语言等。

在不断地学习中，人工智能才会变得更“智能”。

中国移动智慧家庭中心也潜心于人工智能发展研究，致力于提升使用者家庭生活的舒适度和智能度，让 科技 走进千家万户。

AI主要有四个要素，数据、算力、算法、场景：

算力：为人工智能提供了基本的计算能力的支撑

算法：实现人工智能的根本途径，是挖掘数据智能的有效方法

场景：数据、算力、算法作为输入，只有在实际的场景中进行输出，才能体现出实际的价值

数据：人工智能的智能都蕴含在被标注过的结构化数据中，因此数据是对人类社会产生影响的重要要素，但是源数据是没有意义的，为了实现数据的价值，将其应用于机器使其变得智能，就必须把数据关联起来，并使其成为一种结构化的存在，这其中就需要数据标注的环节

常见的数据标注类型有

1、分类标注：就是我们常见的打标签，一般是从如凯已定的标签中选择目标数据对应的标签。比如一段文字，可以标注主语、谓语、宾语等。

2、标框标注：计算机视觉中的标框标注，就是画框框选要检测的对象，如人体标注就需要根据人体不同的部位进行标框。

3、区域标注：相比于标框标注，区域标注要求更加精确，如自动驾驶中的道路线标注、泊车位标注、障碍物标注等。

4、描点标注：一些像智慧医疗等专业领域中、对特征闷宏要求比较细致的应用中常常需要描点标注。

5、其他标注：除了以上的几种标注类型外，数据标注公司渣罩唤会对企业生产需求做定制化的个性标注

二、全自动机械表要装电池吗？

不用的。全自动机械表的能源和一般机械表的能源一样。一般机械表的能源来源于一个发条，通过人工把它拧紧，发条趋向张开的势能就能输出为机械能，通过擒纵机构输出驱动表行走

三、SD-WAN如何保障端到端的网络？

SD-WAN是否可以跨所有元素实现端到端自动化？

孤立地看，SD-WAN 自动化确实提供了一些显着的好处和增强功能。但是，要使市场真正从 AIOps 和自动化中受益，所有 SD-WAN 元素都需要通过 API 集成相互通信。这种通信将使系统能够对 WAN 边缘设备进行自动更改，并反映云资源配置的更改，例如 Microsoft Azure、AWS 和 Google Cloud。如果将所有元素整合到一个单一的整体方法中，人工智能决策和自动化可以应用于整个系统，而不是孤立每个组件。

服务提供商和供应商还受益于统一自动化，它支持跨 SD-WAN 覆盖和底层进行部署并增加客户价值，将所有内容整合在一起。

自动化的准确性

自动化还可以减少进行更改时的人为错误。由于糟糕的服务质量 (QoS) 配置，过去 20 年中几乎所有 MPLS 部署都遇到了性能问题。许多客户甚至取消了 QoS 以改善用户体验。借助人工智能和自动化，QoS 可以从一开始就正确实施，并随着人工智能随着时间的推移了解性能属性而不断发展。

机器学习为所有技术提供了答案

SD-WAN 目前提供基本的自动化，例如纠错和路径选择。为确保自动化提供显着优势，人工智能必须专注于业务意图结果。

预期结果是确保网络按照既定策略运行，无论发生什么变化。IT 团队可以部署新的思维和策略来实现更好的业务成果和用户体验。如果预期配置不起作用或造成网络问题，机器学习可以识别问题并自动更正或通知 IT 团队。

随着越来越多的数据可用，机器可以使用这些数据中的模式来确定应该采取哪些行动。为算法提供不同的信息集，以根据新输入继续完善其决策，即使数据以前从未见过。

在没有 AI 和自动化的网络中，添加新应用程序和拓扑更改通常需要冗长的规划。当组织迁移到云或开始提出新要求时，他们通常会面临设计复杂性。SD-WAN 自动化将发展到通过拖放网络元素和自动化编排和测试更容易增加复杂性的程度。

通过 SD-WAN 自动化降低成本

SD-WAN 自动化可以降低成本，因为它有助于减少时间和资源的潜在浪费，从而使网络和安全团队受益。自动化还通过消除聘请昂贵的承包商和工程师的需要来帮助降低成本。虽然员工可能需要至少几个月的培训才能有效地执行任务，但系统可以自动执行这些任务。

普通的 SD-WAN 平台需要知识和支持，即使是从命令行界面过渡到基于门户的配置也是如此。在许多情况下，由于部署所需的专业知识，SD-WAN 供应商通过集成商和托管服务提供商销售他们的产品。随着自动化配置和管理功能变得更加丰富和强大，大多数SD-WAN 选项将是 DIY 或共同管理的，因为完全托管的服务不会提供它们目前的价值。

SD-WAN 可自动执行许多通常由人工完成的本地和云网络任务。未来将实现一个能够做出决策的智能、自学网络，同时实时平衡各种工作负载。