AI训练数据标注

质量数据注释为高级 AI 解决方案提供支持

人工智能促进了与计算系统的类人交互,而机器学习则允许这些机器通过每次交互学习模仿人类智能。 但是,是什么为这些高度先进的 ML 和 AI 工具提供动力呢? 数据注释。

数据是为机器学习算法提供动力的原材料——你使用的数据越多,人工智能产品就会越好。 虽然访问大量数据至关重要,但确保对它们进行准确注释以产生可行结果同样重要。 数据注释是先进、可靠和准确的 ML 算法性能背后的数据动力。

数据标注在人工智能训练中的作用

数据注释在 ML 训练和 AI 项目的整体成功中起着关键作用。 它有助于识别特定的图像、数据、目标和视频,并对它们进行标记,使机器更容易识别模式和对数据进行分类。 这是一项以人为主导的任务,可训练 ML 模型做出准确的预测。

如果数据标注不准确,机器学习算法就无法轻易地将属性与对象关联起来。

带注释的训练数据对 AI 系统的重要性

数据注释使 ML 模型能够准确运行。 数据注释的准确性和精确度与 AI 项目的成功之间存在着无可争辩的联系。

到 119 年,全球人工智能市场价值预计将达到 2022 亿美元,预计将达到 $十亿1,597 2030通过,在此期间以 38% 的复合年增长率增长。 虽然整个 AI 项目会经历几个关键步骤,但数据标注阶段是您的项目处于最重要的阶段。

为了数据而收集数据不会对您的项目有太大帮助。 您需要大量高质量的相关数据才能成功实施 AI 项目。 在 ML 项目开发中,大约 80% 的时间花在与数据相关的任务上,例如标记、清理、聚合、识别、扩充和注释。

数据注释是人类比计算机具有优势的一个领域,因为我们天生就有能力破译意图、排除歧义并对不确定信息进行分类。

为什么数据注释很重要?

您的人工智能解决方案的价值和可信度在很大程度上取决于用于模型训练的数据输入的质量。

机器不能像我们一样处理图像; 他们需要接受培训以通过培训识别模式。 由于机器学习模型迎合了广泛的应用——医疗保健和自动驾驶汽车等关键解决方案——数据注释中的任何错误都可能产生危险的影响。

数据注释可确保您的 AI 解决方案发挥其全部功能。 训练 ML 模型以通过模式和相关性准确解释其环境、做出预测并采取必要的行动需要高度分类和注释 训练数据. 注释通过标记、转录和标记数据集中的关键特征向 ML 模型显示所需的预测。

监督学习

在我们深入研究数据注释之前,让我们通过有监督和无监督学习来阐明数据注释。

机器学习监督机器学习的一个子类别表示在标记良好的数据集的帮助下进行 AI 模型训练。 在监督学习方法中,一些数据已经被准确地标记和注释。 ML 模型在接触新数据时会利用训练数据根据标记数据做出准确的预测。

例如,ML 模型是在装满不同类型衣服的橱柜上训练的。 训练的第一步是使用每件衣服的特性和属性,用不同类型的衣服训练模型。 训练结束后,机器将能够通过应用其先前的知识或训练来识别不同的衣服。 监督学习可以分为分类(基于类别)和回归(基于真实值)。

数据注释如何影响人工智能系统的性能

AI训练数据标注 数据从来都不是一个单一的实体——它有不同的形式——文本、视频和图像。 不用说,数据注释有不同的形式。

为了让机器理解并准确识别不同的实体,强调命名实体标记的质量很重要。 标记和注释中的一个错误,ML 无法区分亚马逊——电子商务商店、河流或鹦鹉。

此外,数据注释有助于机器识别微妙的意图——这是人类天生具备的品质。 我们的交流方式不同,人类既能理解明确表达的想法,也能理解隐含的信息。 例如,社交媒体回复或评论可能是正面的也可能是负面的,ML 应该能够理解这两者。 '好地方。 将再次访问。 这是一个积极的短语,而“它曾经是一个多么棒的地方!” 我们曾经很喜欢这个地方! 是负的,人工注释可以使这个过程更容易。

数据注释中的挑战以及如何克服这些挑战

数据注释的两个主要挑战是成本和准确性。

需要高度准确的数据: AI 和 ML 项目的命运取决于注释数据的质量。 ML 和 AI 模型必须始终如一地提供分类良好的数据,这些数据可以训练模型识别变量之间的相关性。

对大量数据的需求: 所有 ML 和 AI 模型都在大型数据集上茁壮成长——单个 ML 项目至少需要数千个标记项。

资源需求: 人工智能项目在成本、时间和劳动力方面都依赖于资源。 如果没有其中任何一个,您的数据注释项目质量可能会失控。

[另请阅读: 机器学习的视频注释 ]

数据标注的最佳实践

数据标注的价值体现在它对 AI 项目成果的影响上。 如果您用来训练 ML 模型的数据集充斥着不一致、有偏见、不平衡或损坏的情况,那么您的 AI 解决方案可能会失败。 此外,如果标签错误,注释不一致,那么人工智能解决方案也会带来不准确的预测。 那么,数据标注的最佳实践是什么?

高效和有效数据注释的技巧

  • 确保您创建的数据标签是特定的并与项目需求一致,但又足够通用以适应所有可能的变化。
  • 注释训练机器学习模型所需的大量数据。 您注释的数据越多,模型训练的结果就越好。
  • 数据注释指南在建立质量标准和确保整个项目和多个注释者之间的一致性方面大有帮助。
  • 由于数据注释可能成本高昂且依赖人力,因此从服务提供商处检查预先标记的数据集是有意义的。
  • 为了帮助进行准确的数据注释和培训,引入人在循环中的效率以带来多样性和处理关键案例以及注释软件的功能。
  • 通过测试注释器的质量合规性、准确性和一致性来确定质量的优先级。

注释过程中质量控制的重要性

数据注释质量 高质量的数据注释是高性能 AI 解决方案的命脉。 注释良好的数据集可帮助 AI 系统无可挑剔地运行,即使在混乱的环境中也是如此。 同样,反之亦然。 充满注释不准确的数据集将抛出不一致的解决方案。

因此,图像、视频标签和注释过程中的质量控制在 AI 结果中起着重要作用。 然而,对于小型和大型公司而言,在整个注释过程中保持高质量的控制标准是一项挑战。 对各种类型的注释工具和多样化的注释劳动力的依赖可能难以评估和保持质量一致性。

保持分布式或远程工作数据注释器的质量很困难,尤其是对于那些不熟悉所需标准的人来说。 此外,故障排除或错误纠正可能需要时间,因为需要在分散的员工队伍中进行识别。

解决方案是培训注释者,让主管参与,或者让多个数据注释者调查和审查同行的数据集注释准确性。 最后,定期测试注释者对标准的了解。

注释者的作用以及如何为您的数据选择正确的注释者

人类注释者掌握着 AI 项目成功的关键。 数据注释器可确保数据准确、一致且可靠地进行注释,因为它们可以提供上下文、理解意图并为数据中的基本事实奠定基础。

一些数据在自动化解决方案的帮助下被人工或自动注释,具有相当的可靠性。 例如,您可以从谷歌下载数十万张房屋图像并将它们制成数据集。 但是,数据集的准确性只能在模型开始执行后才能可靠地确定。

自动化可能会使事情变得更容易和更快,但不可否认的是,准确性较低。 另一方面,人工注释器可能更慢且成本更高,但它们更准确。

人类数据注释者可以根据他们的主题专业知识、先天知识和特定培训对数据进行注释和分类。 数据注释器建立准确性、精确性和一致性。

[另请阅读: 数据注释初学者指南:技巧和最佳实践 ]

结论

要创建高性能的 AI 项目,您需要高质量的带注释训练数据。 虽然始终如一地获取注释良好的数据可能会耗费时间和资源——即使对于大型企业也是如此——但解决方案在于寻求像 Shaip 这样的成熟数据注释服务提供商的服务。 在 Shaip,我们通过数据注释专家服务满足市场和客户需求,帮助您扩展 AI 能力。

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