数据注释初学者指南：技巧和最佳实践
2023 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 但数据注释也将是您项目中一些具有挑战性的方面。 您的 AI 和 ML 模型的输出仅与您用来训练它们的数据一样好——因此您应用于数据聚合以及数据标记和识别的精度非常重要！
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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
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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。
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。
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。
什么是数据标注？
数据注释是对数据进行归因、标记或标记的过程，以帮助机器学习算法理解和分类它们处理的信息。 此过程对于训练 AI 模型至关重要，使它们能够准确理解各种数据类型，例如图像、音频文件、视频片段或文本。
想象一下，一辆自动驾驶汽车依靠来自计算机视觉、自然语言处理 (NLP) 和传感器的数据来做出准确的驾驶决策。 为了帮助汽车的人工智能模型区分其他车辆、行人、动物或路障等障碍物，它接收到的数据必须被标记或注释。
在监督学习中，数据注释尤为重要，因为提供给模型的标记数据越多，它学习自主运行的速度就越快。 带注释的数据允许将 AI 模型部署在聊天机器人、语音识别和自动化等各种应用程序中，从而获得最佳性能和可靠结果。
数据注释在机器学习中的重要性
机器学习涉及计算机系统通过从数据中学习来提高性能，就像人类从经验中学习一样。 数据注释或标记在此过程中至关重要，因为它有助于训练算法识别模式并做出准确的预测。
在机器学习中，神经网络由分层组织的数字神经元组成。 这些网络处理类似于人脑的信息。 标记数据对于监督学习至关重要，监督学习是机器学习中的一种常见方法，算法从标记示例中学习。
使用标记数据训练和测试数据集使机器学习模型能够有效地解释和分类传入的数据。 我们可以提供高质量的注释数据来帮助算法自主学习并在最少的人工干预下对结果进行优先排序。
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。
什么是数据标记/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。
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
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。
图像分类 – 图像分类涉及根据图像的内容为图像分配预定义的类别或标签。 这种类型的注释用于训练 AI 模型自动识别和分类图像。
物体识别/检测 – 对象识别或对象检测是识别和标记图像中特定对象的过程。 这种类型的注释用于训练 AI 模型以定位和识别现实世界图像或视频中的对象。
用户分类 – 图像分割涉及将图像分成多个片段或区域，每个片段或区域对应一个特定的对象或感兴趣的区域。 这种类型的注释用于训练 AI 模型以在像素级别分析图像，从而实现更准确的对象识别和场景理解。
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
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
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。
情感标注 – 情感注释涉及用文本数据传达的情感来标记文本数据，例如正面、负面或中性。 这种类型的注释通常用于情感分析，其中训练 AI 模型来理解和评估文本中表达的情感。
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 和 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。
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。
数据标记和数据注释过程中的关键步骤
数据标注过程涉及一系列定义明确的步骤，以确保机器学习应用程序的高质量和准确的数据标注。 这些步骤涵盖了流程的各个方面，从数据收集到导出注释数据以供进一步使用。
以下是数据注释的发生方式：
- 数据采集： 数据注释过程的第一步是在一个集中位置收集所有相关数据，例如图像、视频、录音或文本数据。
- 数据预处理： 通过校正图像、格式化文本或转录视频内容来标准化和增强收集的数据。 预处理确保数据已准备好进行注释。
- 选择合适的供应商或工具： 根据您的项目要求选择合适的数据注释工具或供应商。 选项包括用于数据注释的 Nanonets、用于图像注释的 V7、用于视频注释的 Appen 和用于文档注释的 Nanonets 等平台。
- 注释指南： 为注释器或注释工具建立明确的指南，以确保整个过程的一致性和准确性。
- 注解： 按照既定指南，使用人工注释器或数据注释软件标记和标记数据。
- 质量保证 (QA)： 查看注释数据以确保准确性和一致性。 如有必要，使用多个盲注来验证结果的质量。
- 数据导出： 完成数据标注后，将数据导出为需要的格式。 Nanonets 等平台可以将数据无缝导出到各种商业软件应用程序。
整个数据注释过程可能需要几天到几周的时间，具体取决于项目的规模、复杂性和可用资源。
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。
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。
严格安保
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。
数据注释的好处是什么？
数据注释对于优化机器学习系统和提供改进的用户体验至关重要。 以下是数据注释的一些主要优势：
- 提高培训效率： 数据标签有助于更好地训练机器学习模型，提高整体效率并产生更准确的结果。
- 提高精度： 准确标注的数据可确保算法能够有效地适应和学习，从而在未来的任务中实现更高水平的精度。
- 减少人为干预： 先进的数据注释工具显着减少了人工干预的需要，简化了流程并降低了相关成本。
因此，数据注释有助于提高机器学习系统的效率和精确度，同时最大限度地减少传统上训练 AI 模型所需的成本和人工。
人工智能成功的数据注释的主要挑战
数据注释在 AI 和机器学习模型的开发和准确性方面起着至关重要的作用。 然而，这个过程有其自身的一系列挑战：
- 注释数据的成本：可以手动或自动执行数据注释。 手动注释需要大量的精力、时间和资源，这会导致成本增加。 在整个过程中保持数据质量也会增加这些费用。
- 标注的准确性：注释过程中的人为错误会导致数据质量差，直接影响 AI/ML 模型的性能和预测。 Gartner 的一项研究强调， 数据质量差会让公司损失高达 15% 他们的收入。
- 可扩展性：随着数据量的增加，注释过程会变得更加复杂和耗时。 对于许多组织而言，在保持质量和效率的同时扩展数据注释是一项挑战。
- 数据隐私和安全：注释敏感数据，例如个人信息、医疗记录或财务数据，会引起对隐私和安全的担忧。 确保注释过程符合相关数据保护法规和道德准则对于避免法律和声誉风险至关重要。
- 管理不同的数据类型：处理文本、图像、音频和视频等各种数据类型可能具有挑战性，尤其是当它们需要不同的注释技术和专业知识时。 跨这些数据类型协调和管理注释过程可能很复杂且需要大量资源。
组织可以理解并应对这些挑战，以克服与数据注释相关的障碍，并提高其 AI 和机器学习项目的效率和有效性。
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。
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
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
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：
| 优点：
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缺点：
| 缺点：
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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。
如何为您的项目选择合适的数据标注工具
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
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
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？
人工智能中数据注释的真实用例
数据注释在各个行业都至关重要，使他们能够开发更准确、更高效的人工智能和机器学习模型。 以下是一些特定于行业的数据注释用例：
医疗保健数据注释
在医疗保健领域，数据注释标记医学图像（例如 MRI 扫描）、电子病历 (EMR) 和临床记录。 该过程有助于开发用于疾病诊断和自动化医疗数据分析的计算机视觉系统。
零售数据标注
零售数据注释涉及标记产品图像、客户数据和情感数据。 这种类型的注释有助于创建和训练 AI/ML 模型，以了解客户情绪、推荐产品并增强整体客户体验。
金融数据标注
金融数据标注侧重于标注金融文档和交易数据。 这种注释类型对于开发检测欺诈、解决合规性问题和简化其他财务流程的 AI/ML 系统至关重要。
汽车数据标注
汽车行业的数据标注涉及对来自自动驾驶汽车的数据进行标注，例如摄像头和 LiDAR 传感器信息。 此注释有助于创建模型来检测环境中的对象并处理自动驾驶汽车系统的其他关键数据点。
工业数据标注
工业数据标注用于标注来自各种工业应用的数据，包括制造图像、维护数据、安全数据和质量控制信息。 这种类型的数据注释有助于创建能够检测生产过程中的异常情况并确保工人安全的模型。
数据注释的最佳实践是什么？
为确保您的 AI 和机器学习项目取得成功，必须遵循数据注释的最佳实践。 这些做法有助于提高注释数据的准确性和一致性：
- 选择合适的数据结构：创建足够具体有用但又足够通用以捕获数据集中所有可能变化的数据标签。
- 提供明确的指示：制定详细、易于理解的数据注释指南和最佳实践，以确保不同注释者之间的数据一致性和准确性。
- 优化注释工作量：由于注释可能很昂贵，请考虑更实惠的替代方案，例如使用提供预标记数据集的数据收集服务。
- 必要时收集更多数据：为防止机器学习模型的质量受到影响，请与数据收集公司合作以在需要时收集更多数据。
- 外包或众包：当数据注释要求对内部资源来说变得太大和耗时时，可以考虑外包或众包。
- 结合人类和机器的努力：使用带有数据注释软件的人在回路中的方法来帮助人工注释者专注于最具挑战性的案例并增加训练数据集的多样性。
- 质量优先：出于质量保证目的，定期测试您的数据注释。 鼓励多个注释者审查彼此的工作，以确保标记数据集的准确性和一致性。
- 确保合规：在注释敏感数据集时，例如包含人物或健康记录的图像，请仔细考虑隐私和道德问题。 不遵守当地规则可能会损害贵公司的声誉。
遵守这些数据注释最佳实践可以帮助您保证您的数据集被准确标记，可供数据科学家访问，并准备好为您的数据驱动项目提供动力。
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：
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
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。