数据注释和数据标签

2022 年终极买家指南

所以你想开始一个新的 AI/ML 计划,现在你很快意识到不仅要找到高质量的 训练数据 但对于您的项目而言,数据注释也将是少数具有挑战性的方面。 您的 AI 和 ML 模型的输出与您用来训练它的数据一样好 - 因此您应用于数据聚合以及标记和识别该数据的精度非常重要!

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这是每个像您一样的高管和商业领袖在发展自己的业务时都必须考虑的问题
每个 AI/ML 计划的路线图和时间表。

资料注解
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介绍

本指南对那些开始将思想转向神经网络和其他类型 AI 和 ML 操作的数据源和数据实施的具体细节的购买者和决策者非常有帮助。

资料注解

这篇文章完全致力于阐明这个过程是什么,为什么它是不可避免的,至关重要的
公司在使用数据注释工具等时应考虑的因素。 因此,如果您拥有一家企业,请准备好开悟,因为本指南将引导您了解有关数据注释的所有知识。

让我们开始吧。

对于那些浏览本文的人,以下是您可以在指南中找到的一些快速要点:

  • 了解什么是数据注释
  • 了解不同类型的数据标注流程
  • 了解实现数据标注流程的优势
  • 明确您是应该进行内部数据标记还是将其外包
  • 关于选择正确数据注释的见解

本指南适用于谁?

这份详尽的指南适用于:

  • 所有定期处理大量数据的企业家和个体创业者
  • 开始使用流程优化技术的 AI 和机器学习或专业人员
  • 打算加快其 AI 模块或 AI 驱动产品上市时间的项目经理
  • 以及喜欢深入了解 AI 流程中涉及的层的细节的技术爱好者。
资料注解

什么是机器学习?

我们已经讨论过数据注释或 数据标签 支持机器学习,并且它由标记或识别组件组成。 但至于深度学习和机器学习本身:机器学习的基本前提是计算机系统和程序可以以类似于人类认知过程的方式改进其输出,而无需人类的直接帮助或干预,从而为我们提供见解。 换句话说,他们变成了自我学习的机器,就像人类一样,通过更多的练习,他们的工作会变得更好。 这种“实践”是通过分析和解释更多(更好)的训练数据而获得的。

资料注解 机器学习的关键概念之一是神经网络,其中各个数字神经元按层映射在一起。 神经网络通过这些层发送信号,就像实际人脑的工作方式一样,以获得结果。

这在该领域的情况视具体情况而定,但基本要素都适用。 其中之一是需要标记和监督学习。

这种标记数据通常以训练和测试集的形式出现,随着未来数据输入的增加,机器学习程序将面向未来的结果。 换句话说,当您拥有良好的测试和训练数据设置时,机器能够以更好、更有效的方式解释和分类新传入的生产数据。

从这个意义上说,优化这种机器学习是对质量的追求,也是一种解决“价值学习问题”的方法——机器如何学会自己思考并在尽可能少的人工帮助下对结果进行优先级排序。

在开发当前最好的程序时,有效实施 AI/ML 的关键是“干净”的标记数据。 精心设计和注释的测试和训练数据集支持工程师从成功的 ML 中获得的结果。

什么是数据标签? 初学者需要知道的一切

什么是数据标注?

就像我们之前提到的,生成的数据中有近 95% 是非结构化的。 简而言之,非结构化数据可能无处不在,并且没有正确定义。 如果您正在构建 AI 模型,则需要将信息提供给算法以供其处理和提供输出和推理。

资料注解只有当算法理解并分类输入的数据时,这个过程才会发生。

而这种对数据进行属性、标记或标注的过程称为数据标注。 总而言之,数据标记和数据注释就是在数据集中标记或标记相关信息/元数据,让机器理解它们是什么。 数据集可以是任何形式,即图像、音频文件、视频片段甚至文本。 当我们标记数据中的元素时,ML 模型会准确理解它们将要处理的内容,并保留该信息以自动处理建立在现有知识基础上的更新信息,从而及时做出决策。

通过数据注释,AI 模型将知道它接收到的数据是音频、视频、文本、图形还是混合格式。 根据分配的功能和参数,模型将对数据进行分类并继续执行其任务。

数据注释是不可避免的,因为需要一致地训练人工智能和机器学习模型,以提高交付所需输出的效率和效果。 在监督学习中,这个过程变得更加重要,因为提供给模型的带注释的数据越多,它就越早训练自己自主学习。

例如,如果我们不得不谈论自动驾驶汽车,它完全依赖于从其各种技术组件生成的数据,例如 计算机视觉、NLP(自然语言处理)、传感器等,数据注释是推动算法每秒做出精确驾驶决策的原因。 如果没有该过程,模型将无法理解正在接近的障碍物是另一辆车、行人、动物还是路障。 这只会导致不良后果和 AI 模型的失败。

实施数据注释后,您的模型将得到精确训练。 因此,无论您是为聊天机器人、语音识别、自动化还是其他流程部署模型,您都将获得最佳结果和万无一失的模型。

为什么需要数据标注?

我们知道一个事实,计算机能够提供不仅精确而且相关且及时的最终结果。 然而,机器如何学习以如此高效的方式交付?


这都是因为数据注释。 当机器学习模块仍在开发中时,它们会收到大量的 AI 训练数据,以使其更好地做出决策和识别对象或元素。

只有通过数据标注的过程,模块才能区分猫和狗,名词和形容词,或人行道上的道路。 如果没有数据注释,机器的每张图像都是一样的,因为它们对世界上的任何事物都没有任何固有的信息或知识。

需要数据注释才能使系统提供准确的结果,帮助模块识别元素以训练计算机视觉和语音识别模型。 任何以机器驱动的决策系统为支点的模型或系统,都需要进行数据标注,以确保决策的准确性和相关性。

数据标注 VS 数据标注

除了使用的内容标记的样式和类型之外,数据注释和数据标签之间存在非常细小的差异。 因此,它们经常被互换使用,以根据 AI 模型和算法训练过程创建 ML 训练数据集。

资料注解资料标示
数据标注是我们标记数据以使机器可识别的技术数据标签就是为各种数据添加更多信息/元数据
类型(文本、音频、图像和视频)以训练 ML 模型
标注数据是训练 ML 模型的基本要求标签就是识别数据集中的相关特征
注释有助于识别相关数据标签有助于识别模式以训练算法

数据注释和数据标签的兴起

解释数据注释和数据标记用例的最简单方法是首先讨论有监督和无监督的机器学习。

一般来说,在 监督机器学习,人类正在提供“标记数据”,这为机器学习算法提供了一个良好的开端; 有事要做。 人类使用各种工具或平台(例如 ShaipCloud)标记数据单元,因此机器学习算法可以应用需要完成的任何工作,并且已经了解了它遇到的数据。

与此相反, 无监督数据学习 涉及机器必须或多或少地自己识别数据点的程序。

使用过于简单的方式来理解这一点是使用“水果篮”示例。 假设您的目标是使用人工智能算法将苹果、香蕉和葡萄分类为逻辑结果。

数据标注和数据标注

有了标记数据,结果已经被识别为苹果、香蕉和葡萄,程序所要做的就是区分这些标记的测试项目,以正确地对结果进行分类。

然而,通过无监督机器学习——其中不存在数据标记——机器将必须通过它们的视觉标准来识别苹果、葡萄和香蕉——例如,从黄色、长物体或绿色、簇状物体中分类红色圆形物体。

无监督学习的主要缺点是算法在许多关键方面都是盲目的。 是的,它可以创造结果——但前提是拥有更强大的算法开发和技术资源。 所有这些都意味着更多的开发资金和前期资源——增加了更大程度的不确定性。 这就是为什么监督学习模型及其附带的数据注释和标签在构建任何类型的 ML 项目中都如此有价值的原因。 通常情况下,监督学习项目的前期开发成本更低,准确性更高。

在这种情况下,很容易看出数据注释和数据标记如何显着增加 AI 或 ML 程序的能力,同时缩短上市时间和总拥有成本。

既然我们已经确定这种类型的研究应用和实施既重要又需要,让我们看看参与者。

同样,它从本指南旨在帮助的人开始——作为组织人工智能计划的战略家或创建者的购买者和决策者。 然后它扩展到数据科学家和数据工程师,他们将直接使用算法和数据,并在某些情况下监视和控制 AI/ML 系统的输出。 这就是“循环中的人”的重要作用发挥作用的地方。

人在回路 (HITL) 是解决人工监督在人工智能操作中的重要性的通用方法。 这个概念在许多方面与数据标签非常相关——首先,数据标签本身可以被视为 HITL 的实现。

什么是数据标记/注释工具?

数据标记/注释工具 简单来说,它是一个平台或门户,让专家和专家注释、标记或标记所有类型的数据集。 它是原始数据与机器学习模块最终产生的结果之间的桥梁或媒介。

数据标记工具是一种本地或基于云的解决方案,可为机器学习模型注释高质量的训练数据。 虽然许多公司依赖外部供应商来进行复杂的注释,但一些组织仍然拥有自己的工具,这些工具要么是定制的,要么是基于市场上可用的免费软件或开源工具。 此类工具通常设计用于处理特定数据类型,即图像、视频、文本、音频等。这些工具为数据注释者提供诸如边界框或多边形之类的功能或选项来标记图像。 他们只需选择选项并执行其特定任务即可。

克服数据劳动中的关键挑战

有许多关键挑战需要评估在开发或获取 数据标注和标注服务 这将为您的机器学习 (ML) 模型提供最高质量的输出。

一些挑战与对要标记的数据(即文本文档、音频文件、图像或视频)进行正确分析有关。 在所有情况下,最好的解决方案将能够提出具体的、有针对性的解释、标记和转录。

这就是算法需要强健并针对手头任务的地方。 但这只是开发更好的 nlp 数据标记服务的一些更具技术性的考虑的基础。

在更广泛的层面上,机器学习的最佳数据标记更多地是关于人类参与的质量。 它是关于工作流管理和各种人类员工的入职——并确保合适的人有资格并做合适的工作。

获得合适的人才和合适的委派来处理特定的机器学习用例是一项挑战,我们将在后面讨论。

这两个关键的基本标准都必须发挥作用,才能为 AI/ML 实现提供有效的数据注释和数据标记支持。

数据劳动

数据注释的类型

这是一个涵盖不同数据注释类型的总称。 这包括图像、文本、音频和视频。 为了让您更好地理解,我们将每个细分为更多的片段。 让我们分别检查一下。

图像注释

图像注释

从他们接受过训练的数据集中,他们可以立即准确地区分你的眼睛和鼻子,以及你的眉毛和睫毛。 这就是为什么无论您的脸型、与相机的距离等如何,您应用的滤镜都能完美贴合的原因。


所以,正如你现在所知, 图像标注 在涉及面部识别、计算机视觉、机器人视觉等的模块中至关重要。 当 AI 专家训练此类模型时,他们会添加标题、标识符和关键字作为图像的属性。 然后算法从这些参数中识别和理解并自主学习。

音频注释

音频注释

音频数据比图像数据具有更多的动态。 有几个因素与音频文件相关,包括但绝对不限于 – 语言、说话者人口统计、方言、情绪、意图、情感、行为。 为了使算法在处理中有效,所有这些参数都应该通过时间戳、音频标签等技术来识别和标记。 除了单纯的语言提示外,还可以对非语言实例(如沉默、呼吸、甚至背景噪音)进行注释,以便系统全面理解。

影片注解

影片注解

虽然图像是静止的,但视频是图像的汇编,可以产生物体运动的效果。 现在,此编辑中的每个图像都称为框架。 就视频标注而言,该过程涉及添加关键点、多边形或边界框,以在每一帧中标注场中的不同对象。

当这些帧被缝合在一起时,动作、行为、模式等可以被人工智能模型学习。 它只是通过 影片注解 定位、运动模糊和对象跟踪等概念可以在系统中实现。

文字注解

文字注解

今天,大多数企业都依赖基于文本的数据来获取独特的洞察力和信息。 现在,文本可以是任何内容,从客户对应用程序的反馈到社交媒体提及。 与主要传达直接意图的图像和视频不同,文本带有很多语义。

作为人类,我们倾向于理解短语的上下文、每个单词、句子或短语的含义,将它们与特定情况或对话联系起来,然后意识到语句背后的整体含义。 另一方面,机器无法在精确的水平上做到这一点。 他们不知道讽刺、幽默和其他抽象元素等概念,这就是文本数据标记变得更加困难的原因。 这就是为什么文本注释有一些更精细的阶段,例如:

语义注释 – 对象、产品和服务通过适当的关键词标记和识别参数变得更加相关。 聊天机器人也以这种方式模仿人类对话。

意图注释 – 用户的意图和他们使用的语言被标记为机器理解。 有了这个,模型可以区分请求与命令,或推荐与预订等。

文本分类 – 句子或段落可以根据总体主题、趋势、主题、观点、类别(体育、娱乐等)和其他参数进行标记和分类。

实体注解 – 对非结构化句子进行标记以使其更有意义,并将它们转化为机器可以理解的格式。 要做到这一点,涉及两个方面—— 命名实体识别实体链接. 命名实体识别是对地名、人物、事件、组织等进行标记和识别,实体链接是将这些标签链接到跟随它们的句子、短语、事实或观点。 总的来说,这两个过程建立了相关文本和围绕它的陈述之间的关系。

数据标注和数据标注过程中的 3 个关键步骤 

有时,讨论在复杂数据注释和标记项目中发生的暂存过程会很有用。

CSZ 第一阶段 是收购。 这是公司收集和汇总数据的地方。 此阶段通常涉及必须从人类操作员或通过数据许可合同获取主题专业知识。

CSZ 第二 该过程的核心步骤涉及实际的标记和注释。

正如我们在本书前面提到的,这一步是进行 NER、情感和意图分析的地方。

这些是准确标记和标记数据的基本要素,这些数据将用于成功实现为其设定的目标和目标的机器学习项目中。

在数据被充分标记、标记或注释后,数据被发送到 第三阶段也是最后阶段 过程,即部署或生产。

数据标注和数据标注项目的三个关键步骤

在应用阶段要记住的一件事是合规性的需要。 这是隐私问题可能成为问题的阶段。 无论是 HIPAA 或 GDPR 还是其他地方或联邦准则,起作用的数据可能是敏感数据,必须加以控制。

考虑到所有这些因素,该三步流程可以在为业务利益相关者开发结果方面发挥独特的作用。

数据标注流程

数据标注和数据标注项目的三个关键步骤

数据注释和数据标签工具的功能

数据注释工具是决定 AI 项目成败的决定性因素。 当涉及到精确的输出和结果时,数据集的质量本身并不重要。 事实上,您用来训练 AI 模块的数据注释工具会极大地影响您的输出。

这就是为什么必须选择和使用满足您的业务或项目需求的最实用和最合适的数据标记工具。 但首先什么是数据注释工具? 它的目的是什么? 有没有类型? 好吧,让我们来了解一下。

数据注释和数据标记工具的功能

与其他工具类似,数据注释工具提供了广泛的特性和功能。 为了让您快速了解功能,这里列出了您在选择数据注释工具时应该寻找的一些最基本的功能。

数据集管理

您打算使用的数据标注工具必须支持您手头的数据集,并允许您将它们导入软件进行标注。 因此,管理数据集是主要功能工具提供的功能。 现代解决方案提供的功能可让您无缝导入大量数据,同时让您通过排序、过滤、克隆、合并等操作来组织数据集。

完成数据集的输入后,接下来是将它们导出为可用文件。 您使用的工具应该可以让您以指定的格式保存数据集,以便将它们输入到 ML 模型中。

注释技术

这就是数据注释工具的构建或设计目的。 一个可靠的工具应该为您提供一系列适用于所有类型数据集的注释技术。 除非您正在为您的需求开发自定义解决方案。 你的工具应该让你注释来自计算机视觉的视频或图像、来自 NLP 和转录的音频或文本等等。 进一步完善这一点,应该有使用边界框、语义分割、长方体、插值、情感分析、词性、共指解决方案等的选项。

对于初学者来说,还有人工智能驱动的数据注释工具。 这些带有 AI 模块,可以自动从注释者的工作模式中学习并自动注释图像或文本。 这样的
模块可用于为注释者提供难以置信的帮助、优化注释甚至实施质量检查。

数据质量控制

说到质量检查,有几个数据注释工具推出了嵌入式质量检查模块。 这些允许注释者与他们的团队成员更好地协作并帮助优化工作流程。 借助此功能,注释者可以实时标记和跟踪评论或反馈,跟踪对文件进行更改的人背后的身份,恢复以前的版本,选择标记共识等等。

确保用户

由于您正在处理数据,因此安全性应该是重中之重。 您可能正在处理机密数据,例如涉及个人详细信息或知识产权的数据。 因此,您的工具必​​须在数据存储位置和共享方式方面提供严密的安全性。 它必须提供限制团队成员访问、防止未经授权下载等的工具。

除此之外,还必须满足和遵守安全标准和协议。

劳动力管理

数据注释工具也是各种项目管理平台,可以将任务分配给团队成员,可以进行协作工作,可以进行审查等等。 这就是为什么您的工具应该适合您的工作流程和流程以优化生产力。

此外,该工具还必须具有最小的学习曲线,因为数据注释本身的过程非常耗时。 花太多时间简单地学习该工具并没有任何意义。 因此,对于任何人来说,快速入门都应该是直观且无缝的。

分析数据标注的优势

当一个过程如此精细和定义时,必须有一组特定的优势,用户或专业人士可以体验到。 除了数据注释优化人工智能和机器学习算法的训练过程之外,它还提供了多种好处。 让我们来探索一下它们是什么。
分析数据标注的优势

更身临其境的用户体验

AI模型的真正目的是为用户提供终极体验,让他们的生活变得简单。 聊天机器人、自动化、搜索引擎等想法都是出于同样的目的而出现的。 通过数据注释,用户可以获得无缝的在线体验,他们的冲突得到解决,搜索查询得到相关结果,命令和任务可以轻松执行。

他们让图灵测试变得可破解

图灵测试是艾伦·图灵为思考机器提出的。 当一个系统通过测试时,据说它与人类的思维相当,机器另一边的人无法判断他们是在与另一个人还是机器交互。 今天,由于数据标记技术,我们离破解图灵测试还有一步之遥。 聊天机器人和虚拟助手都由高级注释模型提供支持,可以无缝地重建与人类的对话。 如果您注意到,像 Siri 这样的虚拟助手不仅变得更聪明,而且也变得更加古怪。

他们使结果更有效

人工智能模型的影响可以从它们提供的结果的效率中解读出来。 当数据被完美地注释和标记时,人工智能模型不会出错,只会产生最有效和最精确的输出。 事实上,他们会被训练到这样的程度,以至于他们的结果是动态的,响应会根据独特的情况和场景而变化。

构建或不构建数据注释工具

在数据注释或数据标记项目期间可能出现的一个关键和首要问题是为这些过程构建或购买功能的选择。 这可能会在不同的项目阶段出现多次,或者与项目的不同部分有关。 在选择是在内部构建系统还是依赖供应商时,总是需要权衡取舍。

构建或不构建数据注释工具

正如您现在可能知道的那样,数据注释是一个复杂的过程。 同时,这也是一个主观的过程。 这意味着,对于您是否应该购买或构建数据注释工具的问题,没有单一的答案。 需要考虑很多因素,您需要问自己一些问题以了解您的要求并意识到您是否真的需要购买或建造一个。

为简单起见,以下是您应该考虑的一些因素。

你的目标

您需要定义的第一个元素是您的人工智能和机器学习概念的目标。

  • 您为什么要在您的业务中实施它们?
  • 他们是否解决了您的客户面临的现实问题?
  • 他们是否在制作任何前端或后端流程?
  • 您会使用 AI 来引入新功能或优化您现有的网站、应用程序或模块吗?
  • 您的竞争对手在您所在的细分市场中做什么?
  • 您是否有足够的用例需要 AI 干预?

这些问题的答案会将您的想法(目前可能到处都是)整理到一个地方,让您更加清晰。

人工智能数据收集/许可

AI 模型只需要一个元素来运行——数据。 您需要确定可以从何处生成大量真实数据。 如果您的企业生成大量需要处理的数据,以获取有关业务、运营、竞争对手研究、市场波动分析、客户行为研究等方面的重要见解,则您需要一个数据注释工具。 但是,您还应该考虑生成的数据量。 如前所述,人工智能模型的有效性取决于它提供的数据的质量和数量。 所以,你的决定应该总是取决于这个因素。

如果您没有正确的数据来训练您的 ML 模型,供应商可以派上用场,帮助您获得训练 ML 模型所需的正确数据集的数据许可。 在某些情况下,供应商带来的部分价值既涉及技术实力,也涉及对促进项目成功的资源的访问。

预算

另一个基本条件可能会影响我们目前正在讨论的每一个因素。 当您了解是否有足够的预算可以支出时,是否应该构建或购买数据注释的问题的解决方案变得很容易。

合规复杂性

合规复杂性 在数据隐私和敏感数据的正确处理方面,供应商会非常有帮助。 其中一种用例涉及医院或与医疗保健相关的企业,他们希望利用机器学习的力量,同时又不影响其对 HIPAA 和其他数据隐私规则的遵守。 即使在医疗领域之外,欧洲 GDPR 等法律也正在加强对数据集的控制,并要求企业利益相关者提高警惕。

人手

无论您的业务规模、规模和领域如何,数据注释都需要熟练的人力来处理。 即使您每天生成的数据最少,您也需要数据专家来处理您的数据以进行标记。 所以,现在,您需要意识到您是否拥有所需的人力。如果有,他们是否熟练掌握所需的工具和技术,还是需要提升技能? 如果他们需要提升技能,您是否有预算来培训他们?

此外,最好的数据注释和数据标记程序需要一些主题或领域专家,并根据年龄、性别和专业领域等人口统计数据对他们进行细分,或者通常根据他们将使用的本地化语言进行细分。 这也是我们在 Shaip 谈论让合适的人坐在合适的座位上从而推动合适的人在循环流程的地方,这将引导您的程序化工作取得成功。

小型和大型项目运营和成本阈值

在许多情况下,对于较小的项目或较小的项目阶段,供应商支持更像是一种选择。 在成本可控的情况下,企业可以从外包中受益,让数据标注或数据标注项目更加高效。

公司还可以查看重要的阈值——许多供应商将成本与消耗的数据量或其他资源基准联系起来。 例如,假设一家公司已与供应商签约,以完成设置测试集所需的繁琐数据输入。

协议中可能有一个隐藏的门槛,例如,业务合作伙伴必须从亚马逊网络服务或其他第三方供应商处取出另一个 AWS 数据存储块或其他一些服务组件。 他们以更高成本的形式将其转嫁给客户,从而使客户无法承受价格标签。

在这些情况下,计量您从供应商处获得的服务有助于使项目负担得起。 拥有适当的范围将确保项目成本不会超过相关公司的合理或可行范围。

开源和免费软件替代品

开源和免费软件的替代品完全供应商支持的一些替代方案涉及使用开源软件甚至免费软件来进行数据注释或标记项目。 这里有一种中间立场,即公司不会从头开始创建一切,但也避免过分依赖商业供应商。

开源的 DIY 心态本身就是一种妥协——工程师和内部人员可以利用开源社区,在那里分散的用户群提供他们自己的草根支持。 它不会像您从供应商那里得到的一样——如果不进行内部研究,您将无法获得 24/7 的简单帮助或问题答案——但价格标签较低。

所以,最大的问题——你什么时候应该购买数据注释工具:

与许多高科技项目一样,这种类型的分析——何时建造和何时购买——需要对这些项目的采购和管理方式进行专门的思考和考虑。 大多数公司在考虑“构建”选项时面临的与 AI/ML 项目相关的挑战不仅仅是项目的构建和开发部分。 通常有一个巨大的学习曲线,甚至要达到真正的 AI/ML 开发的程度。 有了新的 AI/ML 团队和计划,“未知的未知数”的数量远远超过“已知的未知数”的数量。

建立购买

优点:

  • 对整个过程的完全控制
  • 响应时间更快

优点:

  • 先行者优势加快上市时间
  • 获取符合行业最佳实践的最新技术

缺点:

  • 缓慢而稳定的过程。 需要耐心、时间和金钱。
  • 持续维护和平台增强费用
缺点:
  • 现有供应商产品可能需要定制以支持您的用例
  • 该平台可能支持持续的需求,但不保证未来的支持。

为了让事情更简单,请考虑以下几个方面:

  • 当您处理大量数据时
  • 当您处理各种数据时
  • 当与您的模型或解决方案相关的功能在未来可能发生变化或发展时
  • 当您有一个模糊或通用的用例时
  • 当您需要清楚了解部署数据注释工具所涉及的费用时
  • 并且当您没有合适的劳动力或熟练的专家来处理工具并且正在寻找最小的学习曲线时

如果您的回答与这些场景相反,您应该专注于构建您的工具。

选择正确的数据注释工具时要考虑的因素

如果您正在阅读本文,这些想法听起来令人兴奋,而且说起来容易做起来难。 那么如何利用大量现有的数据注释工具呢? 因此,涉及的下一步是考虑与选择正确的数据注释工具相关的因素。

与几年前不同,当今市场已经随着大量数据注释工具的实践而发展。 企业可以根据自己的独特需求进行更多选择。 但是每个工具都有自己的优缺点。 为了做出明智的决定,还必须从主观要求中选择一条客观路线。

让我们来看看您在此过程中应该考虑的一些关键因素。

定义您的用例

要选择正确的数据注释工具,您需要定义您的用例。 您应该意识到您的需求是否涉及文本、图像、视频、音频或所有数据类型的混合。 您可以购买独立的工具,也可以使用整体工具对数据集执行不同的操作。

今天的工具非常直观,并为您提供存储设施(网络、本地或云)、注释技术(音频、图像、3D 等)和许多其他方面的选项。 您可以根据自己的特定要求选择工具。

建立质量控制标准

建立质量控制标准 这是一个需要考虑的关键因素,因为您的 AI 模型的目的和效率取决于您建立的质量标准。 就像审计一样,您需要对您提供的数据和获得的结果进行质量检查,以了解您的模型是否以正确的方式和目的进行了训练。 然而,问题是您打算如何建立质量标准?

与许多不同类型的工作一样,许多人可以进行数据注释和标记,但他们的成功程度各不相同。 当您要求服务时,您不会自动验证质量控制水平。 这就是结果不同的原因。

那么,您是否想要部署一个共识模型,其中注释者提供质量反馈并立即采取纠正措施? 或者,与联合模型相比,您更喜欢样本审查、黄金标准还是交叉?

最佳采购计划将通过在达成任何最终合同之前设定标准来确保从一开始就进行质量控制。 在确定这一点时,您也不应该忽视误差幅度。 人工干预无法完全避免,因为系统必然会以高达 3% 的速度产生错误。 这确实需要预先工作,但这是值得的。

谁来注释您的数据?

下一个主要因素取决于谁对您的数据进行注释。 您打算拥有一个内部团队还是希望将其外包? 如果您进行外包,由于与数据相关的隐私和保密问题,您需要考虑合法性和合规性措施。 如果您有一个内部团队,他们在学习新工具方面的效率如何? 您的产品或服务的上市时间是多久? 您是否拥有合适的质量指标和团队来批准结果?

供应商 Vs。 伙伴辩论

供应商 Vs。 伙伴辩论 数据注释是一个协作过程。 它涉及依赖性和复杂性,例如互操作性。 这意味着某些团队始终相互协作,其中一个团队可能是您的供应商。 这就是为什么您选择的供应商或合作伙伴与您用于数据标记的工具一样重要。

有了这个因素,在与供应商或合作伙伴握手之前,应该考虑保持数据和意图保密的能力、接受和处理反馈的意图、在数据请求方面积极主动、运营灵活性等方面. 我们引入了灵活性,因为数据注释要求并不总是线性或静态的。 随着您进一步扩展业务,它们将来可能会发生变化。 如果您目前仅处理基于文本的数据,您可能希望在扩展时注释音频或视频数据,并且您的支持人员应该准备好与您一起扩展他们的视野。

供应商参与

评估供应商参与的方法之一是您将获得的支持。

任何购买计划都必须考虑到这一部分。 地面上的支持会是什么样子? 利益相关者和关键人物会站在等式的两边吗?

还有一些具体的任务必须说明供应商的参与是(或将是)。 特别是对于数据注释或数据标记项目,供应商是否会主动提供原始数据? 谁将担任主题专家,谁将雇用他们作为员工或独立承包商?

关键用例

企业为什么要承接这类数据标注和数据标注项目?

用例比比皆是,但其中一些常见用例说明了这些系统如何帮助公司实现目标。

数据注释关键用例

例如,一些用例涉及尝试训练数字助理或交互式语音响应系统。 实际上,在人工智能实体与人类交互的任何情况下,相同类型的资源都会有所帮助。 一般来说,数据注释和数据标记对目标测试数据和训练数据的贡献越多,这些关系的效果就越好。

数据注释和数据标记的另一个关键用例是开发特定于行业的 AI。 您可以将其中一些类型的项目称为“研究型”人工智能,而其他项目则更具操作性或程序性。 医疗保健是这种数据密集型工作的主要垂直领域。 不过,考虑到这一点,金融、酒店、制造甚至零售等其他行业也将使用这些类型的系统。

其他用例本质上更具体。 以人脸识别作为图像处理系统。 相同的数据注释和数据标记有助于为计算机系统提供识别个人和产生目标结果所需的信息。

一些公司对面部识别领域的厌恶就是一个例子。 当该技术没有得到充分控制时,就会导致人们对公平及其对人类社区的影响的广泛担忧。

案例分析

以下是一些具体的案例研究示例,它们解决了数据注释和数据标记如何在实际中真正起作用的问题。 在 Shaip,我们致力于在数据注释和数据标记方面提供最高水平的质量和卓越的结果。

以上对数据注释和数据标签标准成就的大部分讨论揭示了我们如何处理每个项目,以及我们为合作的公司和利益相关者提供了什么。

将展示其工作原理的案例研究材料:

数据注释关键用例

在一个临床数据许可项目中,Shaip 团队处理了 6,000 多个小时的音频,删除了所有受保护的健康信息 (PHI),并将符合 HIPAA 的内容留给医疗语音识别模型进行处理。

在这种情况下,重要的是标准和分类成就。 原始数据是音频的形式,需要去识别各方。 例如,在使用 NER 分析时,双重目标是对内容进行去标识化和注释。

另一个案例研究涉及深入 对话式 AI 训练数据 我们在 3,000 周内与 14 名语言学家共同完成的项目。 这导致产生了 27 种语言的训练数据,以发展多语言数字助理,能够处理多种母语的人类交互。

在这个特殊的案例研究中,很明显需要让合适的人坐在合适的椅子上。 大量的主题专家和内容输入操作员意味着需要对组织和程序进行精简,以便在特定的时间表上完成项目。 通过优化数据收集和后续流程,我们的团队能够大幅超越行业标准。

其他类型的案例研究涉及机器人训练和机器学习的文本注释等内容。 同样,在文本格式中,根据隐私法对待已识别的各方,并对原始数据进行排序以获得有针对性的结果仍然很重要。

换句话说,在处理多种数据类型和格式时,Shaip 通过将相同的方法和原则应用于原始数据和数据许可业务场景,证明了同样重要的成功。

结束语

老实说,我们相信本指南对您很有帮助,并且您已经回答了大部分问题。 但是,如果您仍然不相信可靠的供应商,请不要再犹豫了。

我们在 Shaip,是一家一流的数据注释公司。 我们拥有该领域的专家,他们以独一无二的方式了解数据及其相关问题。 我们可以成为您理想的合作伙伴,因为我们为每个项目或合作带来了承诺、保密性、灵活性和所有权等能力。

因此,无论您打算获得何种类型的数据注释,您都可以在我们中找到满足您需求和目标的资深团队。 优化您的 AI 模型,以便与我们一起学习。

我们聊聊吧

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常见问题

数据标注或数据标注是使具有特定对象的数据可被机器识别以预测结果的过程。 标记、转录或处理文本、图像、扫描等中的对象使算法能够解释标记数据并接受训练以自行解决实际业务案例,而无需人工干预。

在机器学习(有监督或无监督)中,标记或带注释的数据正在标记、转录或处理您希望机器学习模型理解和识别的特征,以解决现实世界的挑战。

数据注释者是一个不知疲倦地工作以丰富数据以使其可被机器识别的人。 它可能涉及以下一个或所有步骤(取决于手头的用例和要求):数据清理、数据转录、数据标记或数据注释、QA 等。

用于使用机器学习元数据标记或注释高质量数据(例如文本、音频、图像、视频)的工具或平台(基于云的或本地的)称为数据注释工具。

用于从视频中逐帧标记或注释运动图像以构建用于机器学习的高质量训练数据的工具或平台(基于云的或内部部署的)。

用于标记或注释来自评论、报纸、医生处方、电子健康记录、资产负债表等的文本的工具或平台(基于云的或内部部署的),以构建用于机器学习的高质量训练数据。 此过程也可称为标记、标记、转录或处理。