训练文本分类模型 完成数据标注后，可进行模型的训练。模型训练的目的是得到满足需求的文本分类模型。由于用于训练的文本，至少有2种以上的分类（即2种以上的标签），每种分类的文本数不少于20个。因此在单击“继续运行”按钮之前，请确保已标注的文本符合要求。 操作步骤 在新版自动学习页面，

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需要对应所检测图片的明显特征，并且选择的标签比较容易识别（画面主体物与背景区分度较高），每个标签就是对所检测图片期望识别的全部结果。物体的标签设计完成之后，基于设计好的标签准备该图片的数据，每种需识别出的标签，建议应在所有图片个数相加超过100张，如果某些图片的标签具有相似性，则

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Studio大模型开发平台，在“我的空间”模块，单击进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据加工 > 数据标注”，单击页面右上角“创建标注任务”。 在“创建标注任务”页面选择需要标注的文本类数据集，并选择标注项。 选择标注项时，不同类型的数据文件对应的标注项有所差异，可基于页面提示进行选择。

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完成音频标注后，可以进行模型的训练。模型训练的目的是得到满足需求的声音分类模型。由于用于训练的音频，至少有2种以上的分类，每种分类的音频数不少于5个。 操作步骤 在开始训练之前，需要完成数据标注，然后再开始模型的自动训练。 在新版自动学习页面，单击项目名称进入运行总览页面，单击数据标注节点的“实例详情”进入数据标注页面，完成数据标注。

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本文介绍了【ModelArts数据标注中将数据标为难例之后有什么用？】相关内容，与您搜索的数据标注的活儿多吗相关。邀你共享云计算使用和开发经验，汇聚云上智慧，共赢智慧未来...更多详情请点击查阅。

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本文介绍了【 为大模型生产核心“燃料”！数据要素模式赋能数据标注基地高效运营】相关内容，与您搜索的数据标注的活儿多吗相关，助力开发者获取技术信息和云计算技术生态圈动态...请点击查阅更多详情。

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息。 修改已标注的数据 针对“已标注”的文本数据，仅支持删除此文本对象的标签。在“已标注”页签下，在标签名称区域单击标签右上角的叉号，即可删除此文本对象的标签。标签删除后，此文本对象将被呈现至“未标注”页签下。 图3 删除已标注文本的标签 修改标签 针对文本分类的自动学习项目，项

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本文介绍了【数据标注“ModelArts人工智能应用开发指南” 学习分享】相关内容，与您搜索的数据标注的活儿多吗相关。邀你共享云计算使用和开发经验，汇聚云上智慧，共赢智慧未来...更多详情请点击查阅。

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以上，还能轻松节省 1/3 的时间成本，提供的数据及模型服务更适合人工智能场景的开发。目前公司已经包含各种应用场景的数据标注用户能够使用灵活的项目配置、定制化的工作流配置、无限层级的操作项父子嵌套、AI辅助、自定义模板等功能，能够满足市场中绝大多数标注需求以及准确度需求。标注工具

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据集输出位置”。两个参数填写的均是 OBS 路径。 “数据集输入位置”即原始数据存储的OBS路径。 “数据集输出位置”，指在ModelArts完成数据标注后，执行数据集发布操作后，在此指定路径下，按数据集版本，生成相关目录。包含ModelArts中使用的Manifest文件（包含数据

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管理任务 创建数据标注任务 标注数据 父主题： 时序数据标注

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图片/音频标注是为数据工程师、数据科学家等提供的辅助标注工具。提供界面化数据查看、单点数据标注、保存标注结果、标注结果发布数据集等功能。可准确、高效、安全地完成各类型数据的标注任务，为客户提供专业的数据标注服务能力，助力客户高效开展算法模型训练与机器学习，快速提高AI领域竞争力。 图片/音频标注数据标注支持选择上传

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本文介绍了【【数据标注】团队标注有bug + 给已标注的图片手动设置为未标注的建议】相关内容，与您搜索的数据标注的活儿多吗相关。邀你共享云计算使用和开发经验，汇聚云上智慧，共赢智慧未来...更多详情请点击查阅。

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提供多种数据接入方式，支持用户从OBS， MRS ， DLI 以及DWS等服务导入用户的数据。 提供18+数据增强算子，帮助用户扩增数据，增加训练用的数据量。 帮助用户提高数据的质量。 提供图像、文本、音频、视频等多种格式数据的预览，帮助用户识别数据质量。 提供对数据进行多维筛选的能力，用户可以根据样本属性、标注信息等进行样本筛选。

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应用数据集 对新建的数据集进行数据解析、数据处理、数据探索、时序数据标注、安全管理等相关操作。 前提条件 本租户下的用户可对数据集进行应用数据集操作。 数据解析 数据处理 数据探索 时序数据标注 安全管理 父主题： 快速入门

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一站式，开箱即用，全托管 客户无需从零搭建一套复杂的自动驾驶大数据平台、AI平台、仿真平台、标注平台等多个工具平台，只需聚焦自动驾驶标注数据、算法、仿真场景等核心价值，快速开展自动驾驶业务，跟上瞬息多变的市场节奏 丰富的仿真场景库，助力自动驾驶开发验证全流程闭环 丰富的仿真场景库，助力自动驾驶开发验证全流程闭环

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被用户标注为某个分类的所有样本中，模型正确预测为该分类的样本比率，反映模型对正样本的识别能力。 precision：精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对负样本的区分能力。 accuracy：准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。 f1：F1值

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前提条件 已存在创建完成的数据集。 准备需要导入的数据，具体可参见从Manifest文件导入规范说明。 需导入的数据，已存储至OBS中。Manifest文件也需要存储至OBS。 确保数据存储的OBS桶与ModelArts在同一区域，并确保用户具有OBS桶的操作权限。 文件型数据从Manifest导入操作

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值为“0”的标签代表的业务含义。若有其他标签值，在标签“操作”列下，单击“新增”，设置其他标签。 所有标签设置完成后，单击“确定”。 单击标签组所在行，对应“操作”列下的，重新编辑标签组的名称，标签含义，继续新增标签或者删除标签。 单击标签组所在行，对应“操作”列下的，删除标签组。

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