在一个商业企业相互竞争以成为第一个通过应用人工智能解决方案改变其业务实践的世界中，数据标签似乎是每个人都开始从事的一项任务。 也许，那是因为您训练 AI 模型的数据质量决定了它们的准确性和成功率。
数据标签或数据注释从来都不是一次性事件。 这是一个连续的过程。 没有任何关键点可以让您认为您已经完成了足够的培训，或者您的 AI 模型可以准确地实现结果。
但是，人工智能利用新机会的承诺在哪里出错了？ 有时在数据标记过程中。
企业采用人工智能解决方案的主要痛点之一是数据注释。 那么让我们来看看要避免的前 5 个数据标记错误。
要避免的 5 大数据标记错误
没有为项目收集足够的数据
数据是必不可少的，但它应该与您的项目目标相关。 为了让模型给出准确的结果，它所训练的数据应该被标记，质量检查以确保准确性。
如果您想开发一个有效的、可靠的 AI 解决方案，您必须为其提供大量高质量的相关数据。 而且，您必须不断将这些数据提供给您的机器学习模型，以便它们能够理解和关联您提供的各种信息。
显然，您使用的数据集越大，预测效果就越好。
数据标记过程中的一个陷阱是为不太常见的变量收集的数据非常少。 当您根据原始文档中的一个常用变量标记图像时，您并不是在其他不太常用的变量上训练您的深度学习 AI 模型。
深度学习模型需要数千个数据片段才能使模型表现得相当好。 例如，在训练基于 AI 的机械臂来操纵复杂机械时，工作中的每一个细微变化都可能需要另一批训练数据集。 但是，收集此类数据可能很昂贵，有时甚至是完全不可能的，并且很难为任何企业进行注释。
不验证数据质量
虽然拥有数据是一回事，但验证您使用的数据集以确保它们具有一致的高质量也至关重要。 然而，企业发现获取高质量数据集具有挑战性。 一般来说，有两种基本类型的数据集——主观的和客观的。
在标记数据集时，标记者的主观真实性开始发挥作用。 例如，他们的经验、语言、文化解释、地理等等都会影响他们对数据的解释。 每个贴标者总是会根据自己的偏见提供不同的答案。 但是主观数据没有“正确或错误的答案”——这就是为什么员工在标记图像和其他数据时需要有明确的标准和指导方针。客观数据带来的挑战是标注者没有领域经验或知识来识别正确答案的风险。 完全消除人为错误是不可能的，因此制定标准和闭环反馈方法变得至关重要。
在标记数据集时，标记者的主观真实性开始发挥作用。 例如，他们的经验、语言、文化解释、地理等等都会影响他们对数据的解释。 每个贴标者总是会根据自己的偏见提供不同的答案。 但是主观数据没有“正确或错误的答案”——这就是为什么员工在标记图像和其他数据时需要有明确的标准和指导方针。
不专注于劳动力管理
机器学习模型依赖于不同类型的大数据集，因此可以满足每个场景。 然而，成功的图像注释伴随着其自身的劳动力管理挑战。
一个主要问题是管理可以手动处理大量非结构化数据集的庞大劳动力。 其次是在整个员工队伍中保持高质量标准。 在数据注释项目中可能会出现许多问题。
一些是：
- 需要培训新的贴标员使用注释工具
- 在码本中记录说明
- 确保所有团队成员都遵循密码本
- 定义工作流程——根据他们的能力分配谁做什么
- 交叉检查和解决技术问题
- 确保数据集的质量和验证
- 提供贴标团队之间的顺畅协作
- 最小化贴标偏见
为了确保您顺利度过这一挑战，您应该提高您的劳动力管理技能和能力。
没有选择正确的数据标签工具
数据标注工具市场规模结束 $ 1十亿的2020，而这个数字预计到 30 年将以超过 2027% 的复合年增长率增长。 数据标记工具的巨大增长是它改变了人工智能和机器学习的结果。
使用的工具技术因一个数据集而异。 我们注意到，大多数组织通过专注于开发内部标签工具来开始深度学习过程。 但很快，他们意识到随着注释需求开始增长，他们的工具无法跟上步伐。 此外，开发内部工具既昂贵又耗时，而且实际上没有必要。
从第三方购买设备是明智的，而不是采取手动标记的保守方式或投资开发自定义标记工具。 使用这种方法，您所要做的就是根据您的需要、提供的服务和可扩展性选择正确的工具。
不遵守数据安全指南
随着越来越多的公司收集大量非结构化数据，数据安全合规性将很快出现大幅增长。 CCPA、DPA 和 GDPR 是企业使用的一些国际数据安全合规标准。
推动安全合规性正在获得认可，因为在标记非结构化数据时，图像上存在个人数据的实例。 除了保护受试者的隐私外，确保数据的安全也至关重要。 企业必须确保没有安全许可的工人无法访问这些数据集，并且不能以任何形式传输或篡改它们。在将标签任务外包给第三方供应商时，安全合规性成为一个核心痛点。 数据安全增加了项目的复杂性，标签服务提供商必须遵守业务规定。
推动安全合规性正在获得认可，因为在标记非结构化数据时，图像上存在个人数据的实例。 除了保护受试者的隐私外，确保数据的安全也至关重要。 企业必须确保没有安全许可的工人无法访问这些数据集，并且不能以任何形式传输或篡改它们。那么，您的下一个大型 AI 项目是否正在等待合适的数据标记服务？
我们相信任何 AI 项目的成功都取决于我们输入机器学习算法的数据集。 而且，如果希望 AI 项目产生准确的结果和预测，数据注释和标记是至关重要的。 经过 外包您的数据注释任务，我们向您保证，您可以有效地解决这些挑战。
我们专注于持续维护高质量数据集、提供闭环反馈和有效管理员工队伍，您将能够交付具有更高准确性的一流 AI 项目。
[另请阅读： 内部或外包数据注释——哪一个能提供更好的人工智能结果？]
