了解如何使用最佳实践来确保通过数据标注实现最佳模型性能。 日期：点播 时间：30 分钟 演讲者：Chris Lewis，澳鹏质量与创新总监；Kirsten Gokay，澳鹏产品经理；Michael Lucero，澳鹏产品经理 有偏见的聊天机器人、识别失败的面部识别系统和无人驾驶汽车车祸有什么共同点？共同点就是它们的训练都是使用了劣质的 AI 训练数据。 本次网络研讨会将会讨论数据质量的不同组成部分，以及如何使用最佳实践来确保通过数据标注实现最佳模型性能。 您将会听取到我们的专家小组提供的数据质量相关信息和实际建议，以供您在业务运营中采用。 涵盖的主题包括： 已标注数据的质量定义 任务设计和主动监控技术 基于事实进行标注和审核，以确保质量 贡献者定位和定制渠道 通过机器学习实现持续优化
