Когда два года назад Лэй Ван стала аннотатором данных, её работа была относительно простой: определять гендер людей на фотографиях. Но с тех пор Ван заметила, что сложность её задач становится всё выше: от разметки гендера до разметки возраста, от рамок вокруг 2D-объектов до 3D-разметки, от фотографий при дневном свете до сцен ночью и в тумане, и так далее.

Ван 25 лет. Она работала секретарём в приёмной, однако когда в 2017 году её компания закрылась, друг, работавший разработчиком алгоритмов, предложил ей исследовать новый карьерный путь в аннотировании данных — процессе разметки данных, позволяющем применять их в системах искусственного интеллекта, особенно с использованием машинного обучения с учителем. Став безработной, она решила рискнуть.

Два года спустя Ван уже работала помощником проект-менеджера в пекинской компании Testin. Обычно она начинает свой рабочий день со встречи с клиентами, которые в основном представляют китайские технологические компании и стартапы в сфере AI. Клиент сначала передаёт ей в качестве теста небольшую долю массива данных. Если результаты удовлетворяют требованиям, Ван получает массив данных полностью. Затем она передаёт его производственной команде, обычно состоящей из десяти разметчиков и трёх контролёров. Такие команды настроены на эффективность и могут, например, аннотировать 10 тысяч изображений для распознавания дорожных полос примерно за восемь дней с точностью в 95%.
Читать дальше →

https://habr.com/ru/post/706974/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=706974