【技术实现步骤摘要】
本说明书涉及计算机，尤其涉及一种数据管理方法、系统、计算机程序产品及电子设备。
技术介绍
1、随着人工智能技术的发展，基于人工智能技术，训练适应不同场景的模型越来越重要，由于模型在训练时需要大量带标注的数据，所以在训练模型之前需要将大量未标注的数据进行标注。
2、目前，许多应用领域的数据具有极强的专业性，通常需要专业人员来完成数据标注，但不同的专业人员标注的数据质量也不同，质量较低的标注数据会严重影响到训练出来的模型的性能。
3、为此，本说明书提供了一种数据管理方法、系统、计算机程序产品及电子设备。
技术实现思路
1、本说明书提供一种数据管理方法、系统、计算机程序产品及电子设备，以部分的解决现有技术存在的上述问题。
2、本说明书采用下述技术方案：
3、本说明书提供了一种数据管理方法，所述数据管理方法应用于数据管理平台，包括：
4、响应于第一用户在初始界面的标注请求，确定所述第一用户上传的未标注数据；
5、从存储的各训练...
【技术保护点】
1.一种数据管理方法，其特征在于，所述数据管理方法应用于数据管理平台，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述匹配的已标注数据对所述待训练的模型进行训练，具体包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述待训练的模型的输出维度，从所述已标注数据中，确定符合所述输出维度的已标注数据，具体包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，通过所述匹配的模型，对所述未标注数据进行标注，得到已标注数据并存储，具体包括：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述匹配的已标注数据对所述待训练的模型进行
【技术特征摘要】
1.一种数据管理方法，其特征在于，所述数据管理方法应用于数据管理平台，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述匹配的已标注数据对所述待训练的模型进行训练，具体包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述待训练的模型的输出维度，从所述已标注数据中，确定符合所述输出维度的已标注数据，具体包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，通过所述匹配的模型，对所述未标注数据进行标注，得到已标注数据并存储，具体包括：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述匹配的已标注数据对所述待训练的模型进行训练，具体包括：
<...【专利技术属性】
技术研发人员：成煜，郑介志，
申请(专利权)人：上海联影智能医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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