41、机器学习数据标注：从策略到接口设计

最新推荐文章于 2025-12-04 22:05:42 发布
最新推荐文章于 2025-12-04 22:05:42 发布
阅读量31 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 人机协同：数据驱动AI未来 文章标签： 机器学习 数据标注 标注策略
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/spark7igniter/article/details/151592231

机器学习数据标注：从策略到接口设计

1. 机器学习任务的标注策略

在机器学习领域，不同的任务需要采用相应的标注策略，这些策略各有优劣，需根据具体任务、数据和问题来选择。
- 自然语言处理 ：
- 序列标注与重叠跨度 ：Ron Artstein和Massimo Poesio的 “Inter - Coder Agreement for Computational Linguistics” 是基础佳作，深入探讨了序列标注中的一致性问题，以及重叠跨度和标记识别的复杂性。链接：http://mng.bz/6gq6
- 语言生成评估 ：Jacopo Amidei、Paul Piwek和Alistair Willis的 “Agreement is overrated: A plea for correlation to assess human evaluation reliability” 讨论了评估机器输出的方法，该方法可用于评估数据，也能应用于训练数据。链接：http://mng.bz/opov
- 自动化文本生成评估 ：Thibault Sellam、Dipanjan Das和Ankur P. Parikh的 “BLEURT: Learning Robust Metrics for Text Generation” 探讨了利用预训练模型的机器学习方法来自动化评估文本生成的质量。链接：http://mng.bz/nM64
- 信息检索 ：Ittai Abraham等人的 “How Many

订阅专栏 解锁全文 会员秒杀 ¥9.9 重磅福利 超级会员免费看
智能研发AI平台的数据治理：从清洗到标注的全流程（Apache Atlas+Great Expectations）
移动开发前沿的博客
08-01 904
关键词：AI平台治理 | 数据质量工程 | 智能标注系统 | Apache Atlas | Great Expectations | 数据血缘 | ML流水线 | 元数据管理在智能研发平台中，高质量数据是模型性能的基石，而有效的数据治理则是保障AI研发效率与模型可靠性的核心支柱。本文系统阐述了AI研发环境下数据治理的特殊性与挑战，提出了一套从数据接入、清洗验证到智能标注的全流程治理架构。通过深度整合Apache Atlas与Great Expectations，构建了兼顾元数据管理、数据质量控制和标注流程标
机器学习入门指南：从理论到Scikit-learn实战
2503_92289705的博客
07-31 1886
机器学习（Machine Learning）的核心是让计算机系统能够从数据中自动学习规律，并基于这些规律对新数据进行预测。这本质上模拟了人类的学习过程：通过经验归纳总结规律，进而预测未来情况。
探索机器学习的奥秘：从算法到应用全景解析
m0_69240837的博客
04-27 1147
机器学习作为人工智能的一个分支，近几年来飞速发展，本文从机器学习的定义出发，分别介绍了机器学习的分类，发展历程，应用领域以及几个比较好用的python库
深度学习：从数据采集到模型测试的全面指南
Jeremy程序员
07-09 2万+
在任何大数据和深度学习项目中，数据是核心要素。定义数据需求是项目的起点，包括明确项目目标、所需数据类型、数据特征、格式和来源等。项目目标：明确项目要解决的问题，例如图像分类、语音识别、自然语言处理等。数据类型：确定需要处理的数据类型，包括文本、图像、音频、视频等。数据特征：定义数据的关键特征，例如图像的分辨率、文本的长度、音频的采样率等。数据格式：明确数据的存储格式，如CSV、JSON、XML、JPEG、MP4等。数据来源：识别可能的数据来源，包括公开数据库、公司内部数据、API接口等。分类指标。
机器学习入门基础（万字总结）（建议收藏！！！）
subsistent的博客
12-04 18万+
机器学习是人工智能的重要技术基础，涉及的内容十分广泛。本文章涵盖了机器学习的基础知识，主要包括机器学习的概述、 回归、分类、聚类、神经网络、文本分析、图像分析、深度学习等经典的机器学习基础知识，还包括深度学习入门等拔高内容。介绍机器学习的基础概念和知识，包括机器学习简史、主要流派、与人工智能、数据挖掘的关系、应用领域、算法、一般流程等。伴随着计算机计算能力的不断提升以及大数据时代的迅发展人工智能也取得了前所未有的进步。
03-机器学习-数据获取
huiohuoi的博客
01-26 1557
数据
《机器学习实战：从数据清洗到云端部署的可视化进阶指南（三）》​
yong_su的博客
03-01 2765
目标、适用场景、技术栈。
基于机器学习的酒店评论分析与推荐系统设计
迷茫与徘徊只会让你陷入绝境，欢迎私信博主，带你开始提升变现价值！
08-30 3788
6.1本研究旨在设计和实现基于机器学习的酒店评论分析与推荐系统。通过对酒店评论进行情感分析和特征提取，可以准确地评估评论的质量和情感倾向。基于此，可以构建个性化的推荐系统，为用户提供符合其偏好和需求的酒店推荐。在研究过程中，采用了文本挖掘技术、情感分析方法和机器学习算法，通过实验验证了系统的有效性和可行性。在酒店评论分析方面，采用了先进的文本挖掘技术和情感分析方法，对酒店评论进行了情感倾向的判断和特征提取。通过构建情感分析模型，能够准确地识别评论中的正面、负面或中性情感，并提取出关键词和短语作为特征。
ChatGPT技术原理解析：从RL之PPO算法、RLHF到GPT4、instructGPT
热门推荐
结构之法 算法之道
01-15 22万+
本篇ChatGPT笔记会全力做到，通俗易懂且循序渐进(尽最大努力让每一个初学者哪怕是文科生都能没有障碍的读懂每一字一句、每一个概念、每一个公式) 一方面，对于想了解ChatGPT背后原理和如何发展而来的，逐一阐述从GPT/GPT2/GPT3到强化学习、PPO算法，最后再到instructGPT、ChatGPT、SeqGAN 且本文之前，99%的文章都不会把PPO算法从头推到尾，本文会把PPO从零推到尾，按照“RL-策略梯度-重要性采样(重要性权重)-TRPO(增加信任区域和KL散度约束)-PPO”的顺序逐步
毕业设计：基于机器学习的昆虫识别分类算法 人工智能 深度学习 YOLO
Hai_Lang_IT的博客
11-22 1735
毕业设计：昆虫识别分类算法在生态监测和农业管理中发挥着重要作用。本文探讨了多种机器学习技术在昆虫识别中的应用，包括卷积神经网络（CNN）、支持向量机（SVM）和随机森林等。通过构建自定义数据集，分析了不同算法在处理昆虫图像时的性能，重点关注特征提取、分类准确性和计算效率。涵盖了深度学习、机器学习、算法、人工智能、大数据、信息安全、推荐系统、目标检测等多个热门领域。对于计算机专业、软件工程专业、人工智能专业、大数据专业的毕业生而言，毕业设计选题至关重要。
图解人工智能：从规则到深度学习的全景解析
小高~的博客
11-29 2186
人工智能（AI）从一个概念的萌芽发展为现代科技革命的核心力量，横跨多个领域，从规则系统到深度学习，各种技术栈和方法构建了一个多层次的智能体系。本篇文章结合《图解人工智能》的框架，全面探讨人工智能的过去、现在和未来，为读者呈现AI发展的完整脉络与技术细节，使读者更快速了解什么是人工智能（AI）。深度学习（Deep Learning）是人工智能的核心分支，利用多层神经网络提取复杂数据特征，在语音识别、图像处理和自然语言理解等领域取得了革命性突破。权重的调整和优化算法是人工智能模型性能提升的核心环节。
机器学习与图像识别：理论、应用
05-19
1. 监督学习：最常见的机器学习方法，包括线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树以及随机森林等，它们通过已有的标注数据来训练模型，以预测未知数据的标签。 2. 无监督学习：在没有标签的情况下，通过挖掘...
【机器学习】窥数据之序，悟算法之道：机器学习的初心与远方
半截诗的博客~
12-04 4275
机器学习是人工智能的重要分支，它通过数据驱动的方法，让计算机能够自主学习规律并完成任务。本文从定义入手，详细解析了机器学习的三大类型（监督学习、无监督学习、强化学习），并结合推荐系统、图像处理和金融风控等实际案例，展示了其广泛的应用场景。针对学习机器学习的基础需求，本文梳理了线性代数、概率论和编程的入门路径，并以房价预测的实战项目为例，完整讲解了机器学习项目的核心流程。适合人群：零基础到初学者，帮你轻松搭建学习框架！
0011机器学习特征工程
老欧学视觉的博客
12-03 729
本文系统介绍了机器学习特征工程的关键内容，包括特征工程在机器学习流程中的重要性、数据处理方法和降维技术。主要内容涵盖：1）特征工程的核心作用是通过数据预处理提升模型效果，包括异常值处理、数据平衡、文本向量化等；2）详细讲解了数据清洗、缺失值填充、标准化/归一化、One-Hot编码等基础处理方法；3）重点阐述了文本特征提取技术（词袋法、TF-IDF）和降维方法（特征选择、PCA、LDA）。文章强调特征工程需结合业务场景进行特征衍生和优化，占整个开发流程30%-50%的工作量，是机器学习项目成功的关键环节。
当AI遇见MEMS：机器学习如何优化微振镜的控制与可靠性预测
m0_57847742的博客
12-04 1107
您认为在控制优化与可靠性预测这两个方向中，哪一项的产业化落地会更快，面临的障碍更小？
学习笔记二十三：支持向量机-间隔与支持向量
dengdaijc的专栏
12-02 728
本文介绍了支持向量机(SVM)的基本原理。SVM通过在样本空间中寻找最优划分超平面来实现分类，其核心思想是最大化分类间隔以提高泛化能力。关键概念包括：划分超平面的数学表示（由法向量和位移项定义）、支持向量（决定超平面位置的最近样本点）以及间隔（反映分类置信度）。SVM的基本型是一个凸二次规划问题，通过最小化法向量范数平方来最大化间隔，同时满足所有样本正确分类的约束条件。该方法具有理论严谨、模型稀疏、全局最优等优势，是经典的分类学习算法。
机器学习--损失函数
weixin_57225400的博客
12-04 376
损失函数（Loss Function）是机器学习中用于衡量模型预测值与真实值之间差异的函数，是优化算法的核心目标。通过最小化损失函数，模型逐步调整参数以提高预测准确性。通过组合现有函数或设计新公式满足特定需求。加权MSE：为不同样本分配不同权重。正则化损失：加入L1/L2惩罚项防止过拟合。
【机器学习三大范式对比总结】
最新发布
严文文 Chris
12-04 266
当初我学机器学习，一看到这些复杂的表格和术语就头疼。直到有一天，我意识到，这三种学习范式其实就像我们人类不同的学习方式，我才恍然大悟。现在，我希望以这段心路历程，带你用全新的视角理解它们。想象你被丢进一个完全陌生的市场，没有任何商品标签。你正在用什么范式面对你的知识、你的工作、你的人生困境呢？这个问题的答案，或许比任何算法选择都更有价值。所以，理解这三大范式，不仅仅是记住一张表格。它是在理解机器如何“学习”的同时，反过来。），你通过反复练习，学会从题目推导答案的。），自我完善，实现“举一反三”。
【模式识别与机器学习（14）】惰性学习kNN（聚类分析）【3】K-means算法中K值确定的五种方式
hiliang521的博客
12-02 701
【模式识别与机器学习（14）】K-means算法中K值确定教程
Diffgram：自动化数据标注与深度学习训练工具
而“训练数据”则强调了这些标注结果最终服务于机器学习模型的训练目标。理想情况下，训练数据应具备高准确性、良好分布覆盖、多样化场景支持以及清晰的类别边界定义。但在现实中，由于前期规划不足和后期频繁变更，...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值