准备好将您的 AI 项目提升到新的水平了吗？

nekiwen568@

发现可以改变您的机器学习模型的高质量、精心注释的数据集。clickworker 提供大量针对精度和性能量身定制的 AI 数据集。

人工智能数据集
高质量数据集
检测措施：识别注释数据中的错误
即使采取了最佳预防措施，一些错误还是会漏掉。将这个阶段想象成校对稿件——我们需要聪明的方法来捕捉已经出现在页面上的拼写错误。以下是如何在注释数据中查找错误的方法，将技术工具与人类直觉相结合，以保持数据集的整洁：

注释错误检测 (AED) 模型：AED 模型会标记潜在的注释错误，以便人工重新注释。这些模型可以是静态的，也可以包含人机交互组件，例如ActiveAED，它会反复向人类询问错误更正，以提高准确性。
Transformer 模型：Transformer 模型可以检测形态数据集中各种类型的注释者错误，包括印刷错误、语言混淆错误和自我对抗错误。它们可以有效地标记大型数据集中的可疑条目，以供人工注释者进一步审查。
错误建模：可以训练预测错误模型来检测 德国手机号码  注释任务中的潜在错误。它们根据注释过程中得出的任务特征和行为特征的组合来预测错误。
探索性数据分析：分析物体大小、检测具有异常物体数量的图像以及检查类标签分布等技术可以发现注释异常。
审计：对预测错误概率较高的任务进行优先排序可以显著增加纠正的注释错误的数量。
统计分析：分析财务报表差异、审查政策合规性以及监控系统访问日志有助于确保记录完整、准确且有效。专业审计软件可以处理大量数据并识别异常或与预期模式的偏差。
异常检测：检测控制会自动分析日志以检测异常和其他未经授权活动的迹象。可以分析来自各种来源的日志以查找潜在恶意活动的迹象，并将安全警报汇总到集中位置。
通过将技术效率与人类洞察力相结合，您将构建训练您真正可以信赖的 AI 模型的数据集。接下来：如何修复您发现的错误（因为找到它们只是成功的一半！）。

纠正措施：纠正已发现的错误
那么，您发现了数据集中的错误——现在该怎么办？让我们分析一下如何清理杂乱的数据并将其转化为训练 AI 模型的可靠燃料。

示例：如果您的自动驾驶汽车数据集中行人周围的边界框很粗糙，请使用清晰的视觉示例重新注释这些帧，以准确说明边界框的紧密程度。

以下是一些纠正数据集错误的技术：