强大的基于 AI 的解决方案建立在数据之上——不仅仅是任何数据，而是高质量、准确注释的数据。 只有最好、最精细的数据才能为您的 AI 项目提供动力，而这种数据纯度将对项目的结果产生巨大影响。
我们经常将数据称为人工智能项目的燃料，但并非任何数据都可以。 如果你需要火箭燃料来帮助你的项目实现升空，你不能把原油放在油箱里。 相反，数据（如燃料）需要仔细提炼，以确保只有最高质量的信息为您的项目提供动力。 该细化过程称为数据注释，并且存在相当多的持续误解。
在注释中定义训练数据质量
我们知道，数据质量对 AI 项目的结果有很大影响。 一些最佳和最高性能的 ML 模型基于详细且准确标记的数据集。
但是我们究竟如何在注释中定义质量呢？
当我们谈论 数据注释 质量、准确性、可靠性和一致性很重要。 如果数据集与基本事实和真实信息相匹配，则称该数据集是准确的。
数据的一致性是指整个数据集保持的准确性水平。 但是，数据集的质量更准确地取决于项目的类型、其独特的要求和期望的结果。 因此，这应该是确定数据标注和注释质量的标准。
为什么定义数据质量很重要？
定义数据质量很重要，因为它是决定项目质量和结果的综合因素。
- 质量差的数据会影响产品和业务战略。
- 机器学习系统与训练数据的质量一样好。
- 高质量的数据消除了返工和与之相关的成本。
- 它可以帮助企业做出明智的项目决策并遵守法规遵从性。
我们如何在标记时衡量训练数据的质量？
有几种方法可以衡量训练数据的质量，其中大多数都是首先创建一个具体的数据注释指南。 其中一些方法包括：
专家建立的基准
质量基准或 黄金标准注释 方法是最简单和最实惠的质量保证选项，可作为衡量项目输出质量的参考点。 它根据专家建立的基准来衡量数据注释。
Cronbach 的 Alpha 测试
Cronbach 的 alpha 测试确定数据集项目之间的相关性或一致性。 标签的可靠性和 更高的准确性 可以根据研究来衡量。
共识测量
共识测量决定了机器或人工注释者之间的一致性水平。 通常应就每个项目达成共识，并应在出现分歧时进行仲裁。
小组审查
专家小组通常通过审查数据标签来确定标签的准确性。 有时，数据标签的定义部分通常被用作确定准确性的样本。
回顾 训练数据 质量保证
从事人工智能项目的公司完全相信自动化的力量，这就是为什么许多人继续认为由人工智能驱动的自动注释将比手动注释更快、更准确。 目前，现实是需要人类来识别和分类数据，因为准确性非常重要。 通过自动标记产生的额外错误将需要额外的迭代来提高算法的准确性，从而无法节省任何时间。
另一个误解——一个可能有助于采用自动注释的误解——是小错误对结果没有太大影响。 由于一种称为 AI 漂移的现象，即使是最小的错误也可能导致严重的不准确，输入数据的不一致导致算法朝着程序员从未打算过的方向发展。
训练数据的质量——准确性和一致性方面——会得到持续审查，以满足项目的独特需求。 通常使用两种不同的方法对训练数据进行审查 -
自动注释技术
自动注释审查过程确保反馈循环回系统并防止谬误，以便注释者可以改进他们的过程。
人工智能驱动的自动标注准确、快捷。 自动注释减少了手动 QA 审查的时间，使他们能够将更多时间花在数据集中的复杂和关键错误上。 自动注释还可以帮助检测无效答案、重复和错误注释。
通过数据科学专家手动
数据科学家还审查数据注释以确保数据集中的准确性和可靠性。
小错误和注释不准确会显着影响项目的结果。 并且这些错误可能不会被自动注释审查工具检测到。 数据科学家对不同批次大小的样本进行质量测试，以检测数据集中的数据不一致和意外错误。
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避免人工智能项目的陷阱
许多组织都受到缺乏内部注释资源的困扰。 数据科学家和工程师的需求量很大，雇用足够多的这些专业人员来承担人工智能项目意味着要写一张大多数公司都无法企及的支票。 与其选择最终会困扰您的预算选项（例如众包注释），不如考虑将您的注释需求外包给经验丰富的外部合作伙伴。 外包确保了高度的准确性，同时减少了在尝试组建内部团队时出现的招聘、培训和管理瓶颈。
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我们的数据服务还涵盖整个流程，包括采购，这是大多数其他标签供应商无法提供的能力。 凭借我们的经验，您可以快速轻松地获取大量经过去标识化处理且符合所有相关法规的高质量、地域多样的数据。 当您将这些数据存储在我们基于云的平台中时，您还可以访问经过验证的工具和工作流程，从而提高项目的整体效率并帮助您以超乎想象的速度取得进展。
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