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思****来 2018-07-11
重磅:构建AIOps的MNIST
针对这种问题,在数据初始化阶段我们使用异常检测算法对数据行检测,确定疑似异常间,用高亮的方式提示给标注人员,这种标准一致的提醒可以在一定程度减轻标注人员受到的影响。 同时,由于使用了较宽松的阈值,轻微的异常也会被识别出来,这样,标注人员可以重点检查高亮域,降低检查正常数据的消耗,提高标注速度。 异常间对比 在不能确定一段数据是否异常时,我们通常会和已标注为异常的数据行对比,这种对比由于异常数据占比较变得非常麻烦,需要先在比较大的尺度到异常间,然后再放缩到与待标注间相同的比例尺才能行对比。针对这种问题,我们提供了异常间跳转和异常概览两个功能,可以方便得跳转到一个、下一个异常行对比,也可以在标注结束后把所有异常间放在一起行对比。 正在路… 除了述已有功能,一大波更新正在路,接下来还会有: 更快的加载速度,标注过程更加流畅:在原型实现中,包括数据库、网络交互在内的诸多工程细节都没有行针对性优化,导致标注中会出现轻微卡顿情况,这些卡顿将在下一版完整修复。 在线的标注工具,打开即用:在期试用中发现,对于标注人员,从源代码开始部署一个服务比较麻烦。
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