【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，尤其涉及一种学习课表确定方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、随着科技的进步，数据标注在人工智能与机器学习领域中占据着至关重要的位置，高质量的训练数据集决定着模型的精度与表现。原始的非结构化或半结构化的数据，必须经过数据标注处理，才能变成机器可理解、可学习的数据。
2、目前数据标注人员课程学习方式，偏向于集中式和特定性的课程学习，仅面向特定的数据标注类型和需求，无法满足个性化数据标注学习需求，不仅无法有效提升标注人员的技能水平，同时也无法满足标注行业快速响应和任务多样的要求。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种学习课表确定方法、装置、设备及存储介质，以实现个性化数据标注任务学习课表的确定。
2、第一方面，本专利技术实施例提供了一种学习课表确定方法，该方法包括：
3、确定第一学习课表，所述第一学习课表包括至少一个第一标注任务和至少一个与第一标注任务关联的第二标注任务；所述第一标注任务表示用于学习各类型数据标注任务的课程，第...
【技术保护点】
1.一种学习课表确定方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，响应于用户交互界面的输入信息，确定第一学习课表中第二标注任务的学习测试评分，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述第二标注任务的标注准确率信息、标注完成时间信息以及数据标注一致性信息，确定第一学习课表中第二标注任务的学习测试评分，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据第二标注任务的学习测试评分，确定与第二标注任务关联的第一标注任务的参考权重，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据第一...
【技术特征摘要】
1.一种学习课表确定方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，响应于用户交互界面的输入信息，确定第一学习课表中第二标注任务的学习测试评分，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述第二标注任务的标注准确率信息、标注完成时间信息以及数据标注一致性信息，确定第一学习课表中第二标注任务的学习测试评分，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据第二标注任务的学习测试评分，确定与第二标注任务关联的第一标注任务的参考权重，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据第一标注任务的初始权重，和与第一标注任务关联的第二标注任务的学习测试评分，确定与第二标注任务关联的第一标注任务的参考权重，包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：杨亚明，程汉，孙辉，戴一凡，聂文净，
申请(专利权)人：清华大学苏州汽车研究院吴江，
类型：发明
国别省市：
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