数据注释或数据标记众所周知，这是一个永恒的过程。 没有一个决定性的时刻，您可以告诉您将停止训练您的 AI 模块，因为它们在交付结果方面变得非常准确和迅速。
虽然启动 AI 驱动的模块只是一个里程碑，但 AI 培训会在发布后持续进行，以优化结果和效率。 正因为如此，组织面临着为其机器学习模块生成大量相关数据的担忧。
然而，这不是我们今天要讨论的问题。 我们将探讨一旦出现这种担忧而出现的挑战 生成数据 是固定的。 想象一下，您有无数的数据生成接触点。 此时您将面临的更成问题的问题是 批注 如此庞大的数据量。
可扩展的数据标记是我们今天要阐明的内容，因为与我们交谈过的组织和团队都向我们指出，这些利益相关者发现建立机器信心比生成数据更具挑战性。 如您所知，只有通过由精确注释数据支持的经过适当训练的系统才能建立机器信心。 那么，让我们来看看降低数据标记过程效率的 5 个主要问题。
5 个现实世界的挑战削弱了数据标记的努力
劳动力管理
我们一直在反复强调，数据标注不仅费时而且费力。 数据注释专家花费了无数小时来清理非结构化数据，对其进行编译，并使其成为机器可读的。 同时，他们需要确保他们的注释是精确和高质量的。因此，组织面临着平衡质量和数量的挑战，以产生能够产生影响并解决目标的结果。 在这种情况下，管理劳动力变得极其困难和费力。 虽然外包有帮助，但拥有专门的内部团队的企业 数据注释 目的，面临的障碍，例如：
- 员工数据标签培训
- 跨团队分配工作并促进互操作性
- 微观和宏观层面的绩效和进度跟踪
- 解决减员问题并重新培训新员工
- 简化数据科学家、注释者和项目经理之间的协调
- 消除文化、语言和地理障碍，消除运营生态系统中的偏见等
我们一直在反复强调，数据标注不仅费时而且费力。 数据注释专家花费了无数小时来清理非结构化数据，对其进行编译，并使其成为机器可读的。 同时，他们需要确保他们的注释是精确和高质量的。财务追踪
预算编制是人工智能培训中最关键的阶段之一。 它定义了您愿意在技术堆栈、资源、人员等方面花费多少来构建 AI 模块，然后帮助您计算准确的投资回报率。 相近 26％的公司 由于预算不当，开发人工智能系统的冒险中途失败。 既没有关于资金被注入的地方的透明度，也没有有效的指标可以为利益相关者提供关于他们的资金转化为什么的实时洞察力。
中小型企业往往陷入按项目或按小时付费的困境和聘请中小企业的漏洞。 注解 目的与招募中介人池。 所有这些都可以在预算过程中消除。
数据隐私遵守与合规
在人工智能用例数量不断增加的同时，企业正急于乘风破浪，开发提升生活和体验的解决方案。 另一方面，各种规模的企业都需要关注一个挑战——数据隐私问题。
您可能熟悉 GDPR、CCPA、DPA 和其他准则，但世界各国正在制定和实施更新的法律和合规性。 当生成更多数据量时，隐私在数据注释中变得至关重要，因为来自传感器和计算机视觉的数据生成的数据包含人脸、KYC 文件中的机密细节、车辆牌照、牌照号码等。这推动了正确维护隐私标准和合规性以公平使用机密数据的需求。 从技术上讲，企业应该保证健全和安全的环境，防止未经授权的数据访问、在数据安全的生态系统中使用未经授权的设备、非法下载文件、传输到云系统等。 管理数据隐私的法律错综复杂，必须小心谨慎以确保满足每一项要求，以避免产生法律后果。
智能工具和辅助注释
在两种不同类型的注释方法中——手动和自动，混合注释模型是未来的理想选择。 这是因为人工智能系统擅长无缝处理大量数据，而人类擅长指出错误和优化结果。
人工智能辅助工具和注释技术是我们今天面临的挑战的坚定解决方案，因为它使参与该过程的所有利益相关者的生活变得轻松。 智能工具允许企业自动化工作分配、管道管理、注释数据的质量控制，并提供更多便利。 如果没有智能工具，员工仍将使用过时的技术，从而显着增加人工完成工作的时间。
管理数据质量和数量的一致性
评估数据质量的重要方面之一是评估数据集中标签的定义。 对于初学者，让我们了解有两种主要类型的数据集 -
- 客观数据——真实或普遍的数据，无论谁查看它
- 主观数据——根据访问者的不同，可以有多种感知的数据
例如， 标签 苹果作为红苹果是客观的，因为它是通用的，但是当手头有细微的数据集时，事情会变得复杂。 考虑客户对评论的机智回复。 注释者必须足够聪明才能理解评论是讽刺还是恭维，以相应地标记它。 情绪分析 模块将根据注释者标记的内容进行处理。 那么，当涉及多个眼睛和思想时，一个团队如何达成共识？
企业如何执行准则和规则以消除差异并在主观数据集中引入大量客观性？
您可能熟悉 GDPR、CCPA、DPA 和其他准则，但世界各国正在制定和实施更新的法律和合规性。 当生成更多数据量时，隐私在数据注释中变得至关重要，因为来自传感器和计算机视觉的数据生成的数据包含人脸、KYC 文件中的机密细节、车辆牌照、牌照号码等。总结
这是相当压倒性的，对吧，数据科学家和注释者每天面临的挑战有多少？ 到目前为止，我们讨论的问题只是源于一致的挑战的一部分 数据的可用性。 在这个范围内还有更多。
不过，希望我们能够领先于所有这些，这要归功于数据注释中流程和系统的发展。 嗯，总有外包（风度翩翩) 选项，可根据您的要求为您提供高质量的数据。
