为什么BPO菲律宾认为数据注释对你很重要“KDSP”人工智能和机器学习是一些发展最快的技术，它们提供了难以置信的创新，有益于全球经济的各个部门。

然而，为了创建这样的系统，需要大量的训练数据才能让机器识别我们希望它们找到的东西。这些培训数据需要由人工注释，以准备机器使用的原始数据。本质上，这就是数据注释。正如麦哲伦解决方案在本文中所展示的，任何行业的人工智能项目都需要数据注释。这是任何机器学习项目的一个重要方面。

菲律宾业务流程外包行业的

数据注释服务

对于要做出决策和采取行动的模型，必须对其进行培训以了解特定信息。

数据注释是对人工智能应用程序的数据进行分类和标记。培训数据必须针对特定用例进行适当分类和注释。

“KDSP”通过高质量、人工数据注释，公司可以构建和改进人工智能实现。其结果是一个增强的客户体验解决方案，如产品推荐、相关搜索引擎结果、计算机视觉、语音识别、聊天机器人等。

“KDSP”有几种主要的数据类型：

1。文本注释“KDSP”最常用的数据类型是文本。根据《2020年人工智能和机器学习状况报告》，70%的公司依赖文本。情绪注释“KDSP”评估态度、情绪和观点，因此拥有正确的培训数据非常重要。

“KDSP”为了获得这些数据，通常会使用人工注释器，因为它们可以在所有web平台上评估情绪和适度的内容。这包括社交媒体和电子商务网站，可以标记和报告亵渎、敏感或新词的关键词。意图注释“KDSP”随着人们更多地使用人机界面进行对话，机器必须能够理解自然语言和用户意图。

“KDSP”多意图数据收集和分类可以将意图区分为关键类别，包括请求、命令、预订、推荐和确认。

c.）语义注释

语义注释既可以改进产品列表，又可以确保客户能够找到他们想要的产品。这有助于把浏览器变成买家。

“KDSP”通过标记产品标题和搜索查询中的各种组件，语义注释服务可以帮助培训您的算法，以识别这些单独的部分，并提高整体搜索相关性。命名实体标注“KDSP”命名实体识别（NER）系统需要大量手动标注的训练数据。像Appen这样的组织在广泛的用例中应用命名实体注释功能。

“KDSP”这包括帮助电子商务客户识别和标记一系列关键描述符，或帮助社交媒体公司标记实体，如人员、地点、公司、组织和标题，以帮助更好地定位广告内容。

2。音频注释

音频注释是语音数据的转录和时间戳。这包括特定发音和语调的转录，以及语言、方言和说话者人口统计的识别。

“KDSP”每个用例都是不同的，有些需要一种非常具体的方法：例如，在安全和紧急热线技术应用中，对攻击性语音指示器和非语音声音（如玻璃破裂）进行标记。

3。图像注释

图像注释对于广泛的应用至关重要。它包括计算机视觉、机器人视觉、面部识别，以及依靠机器学习来解释图像的解决方案。

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“KDSP”到在这些解决方案中，元数据必须以标识符、标题或关键字的形式分配给图像。

“KDSP”从自动驾驶车辆使用的计算机视觉系统和分拣生产的机器，到自动识别医疗状况的医疗保健应用程序，有许多用例需要大量带注释的图像。

图像注释通过有效培训这些系统来提高精度和准确性。

4。视频注释“KDSP”人类注释数据是机器学习成功的关键。在管理主观性、理解意图和处理歧义方面，人类比计算机要好得多。例如，在确定搜索引擎结果是否相关时，需要许多人的输入才能达成共识。在训练计算机视觉或模式识别解决方案时，需要人类识别和注释特定数据，例如概述图像中包含树木或交通标志的所有像素。使用这种结构化数据，机器可以学会在测试和生产中识别这些关系。

麦哲伦解决方案如何处理带数据注释的“KDSP”当您正在寻找可能的数据注释公司将您的工作外包给他们时，重要的是他们有一个严格的QA流程。以下是我们如何确保执行的所有数据注释工作的准确性：

初始评估——我们审查所有项目文档，并采访关键人员和技术人员，以确保我们正确理解项目要求。验证和确认——在整个项目期间，我们测试了迄今为止所有工作的代表性样本，以确保保持所需的准确度。质量审查——我们系统地检查关键项目因素，以确定所有已完成工作的准确率。重复质量培训——如果部分工作没有正确完成，我们会向数据注释员分配额外的培训，以确保他们理解要求。“KDSP”

行业转向将“KDSP”外包给菲律宾的公司，尽管数据注释是非常繁琐和耗时的工作，但这对项目的整体成功是必要的。

“KDSP”事实上，如果系统能够识别周围环境中所需的项目和许多其他重要结果，那么如果存在任何偏差，数据注释的准确性将对系统是否正常运行起到很大作用。开发人工智能和机器学习项目的

“KDSP”公司理解数据注释的重要性。但他们没有时间在内部做这样的工作。

“KDSP”以下是将注释服务外包给菲律宾BPO公司的常见行业

汽车“KDSP”人工智能更流行的应用之一是在自动驾驶汽车的汽车行业。

“KDSP”您很可能听说过特斯拉、Waymo等公司，以及许多其他正在开发的可以自行驾驶的汽车。为了训练为自动驾驶汽车提供动力的机器学习算法，需要大量的视频和图像注释。它允许系统识别其他车辆、路标、行人和许多其他东西。这通常通过标签、2D/3D框、语义分割、激光雷达和其他类型的注释来实现。

医疗保健“KDSP”医疗保健行业也在积极依赖人工智能，尤其是考虑到最近的大流行造成的破坏。人工智能系统可以减轻人类医生的负担，让他们有更多的时间来照顾病人。

“KDSP”许多公司正在开发人工智能产品，可以分析X光、CT扫描、乳房X光等医学图像，并提供诊断。

“KDSP”在提供高质量的医疗保健方面，人类医生仍需发挥重要作用，因为需要他们的专业知识来注释医生