如果您正在开发 AI 解决方案，则产品的上市时间在很大程度上取决于用于培训目的的高质量数据集的及时可用性。 只有当您拥有所需的数据集时，您才能启动模型的训练过程、优化结果并为发布做好解决方案的准备。
您知道，按时获取高质量的数据集对于各种规模和规模的企业来说都是一项艰巨的挑战。 对于外行，接近 19%的企业 揭示数据的缺乏限制了他们采用人工智能解决方案。
我们还应该明白，即使您设法生成相关的上下文数据， 数据注释 本身就是一个挑战。 这很耗时，需要出色的掌握和对细节的关注。 大约 80% 的 AI 开发时间用于注释数据集。
现在，我们不能从我们的系统中完全消除数据注释过程，因为它们是 AI 训练的支点。 如果手头没有带注释的数据，您的模型将无法提供结果（更不用说质量结果）。 到目前为止，我们已经讨论了无数关于基于数据的挑战、注释技术等的主题。 今天，我们将讨论围绕数据标记本身的另一个关键方面。
在这篇文章中，我们将探讨在整个范围内使用的两种注释方法，它们是：
- 手动数据标注
- 和自动数据标注
我们将阐明两者之间的差异，为什么手动干预是关键，以及与自动干预相关的风险是什么 数据标签.
手动数据标记
顾名思义，手动数据标记涉及人类。 数据注释专家负责标记数据集中的元素。 我们所说的专家是指确切知道要注释什么的中小企业和领域权威。 手动过程从为注释者提供原始数据集以进行注释开始。 数据集可以是图像、视频文件、录音或抄本、文本或这些的组合。
基于项目、所需的结果和规范，注释者致力于注释相关元素。 专家知道哪种技术最适合特定数据集和目的。 他们为他们的项目使用正确的技术并按时交付可训练的数据集。
手动标记非常耗时，每个数据集的平均注释时间取决于许多因素，例如使用的工具、要注释的元素数量、数据质量等。 例如，专家可能需要长达 1500 小时才能标记近 100,000 张图像，每张图像有 5 个注释。
虽然手动标记只是过程的一部分，但注释工作流程中还有第二个阶段，称为质量检查和审核。 在这种情况下，注释数据集的真实性和准确性得到验证。 为此，公司采用了一种共识方法，即多个注释在同一数据集上工作以获得一致的结果。 在评论和标记的情况下，差异也会得到解决。 与注释过程相比，质量检查阶段不那么费力和耗时。
自动数据标记
所以，现在您了解数据标记需要多少手动工作。 对于用于医疗保健、精确度和对细节的关注等领域的解决方案变得更加重要。 为了为更快的数据标记和注释数据的交付铺平道路，自动数据标记模型逐渐变得突出。
在这种方法中，人工智能系统负责注释数据。 这是在启发式方法或机器学习模型或两者的帮助下实现的。 在启发式方法中，单个数据集通过一系列预定义的规则或条件来验证特定标签。 条件是人设的。
虽然这是有效的，但当数据结构频繁更改时，此方法会失败。 此外，布置条件变得复杂以驱动系统做出明智的决定。 虽然人类可以区分冰淇淋和柠檬水，但我们不知道大脑是如何区分的。 要在机器上复制这一点，人类是不可能的。
这引起了对 AI 系统结果质量的许多担忧。 尽管自动化开始了，你需要一个人（或一群人）来验证和修复数据标签。 这是我们下一节的一个很好的转场。
AI-Assisted Annotation：智能需要大脑（混合方法）
为了获得最佳结果，需要混合方法。 虽然人工智能系统可以处理更快的标签，但人类可以验证结果并优化它们。 将整个数据注释过程交由机器处理可能是个坏主意，这就是为什么将人类引入循环完全有意义的原因。
经过训练，机器可以精确地分割和注释最基本的元素。 只有复杂的任务需要人工干预。 在这种情况下，这不会像手动数据标记那样耗时，也不会像自动数据标记那样危险。
已经建立了一种平衡，该过程也可以以具有成本效益的方式进行。 专家可以为机器提出优化的反馈循环，以生产出更好的标签，最终减少对手动工作的需求。 随着机器置信度分数的显着增加，标记数据的质量也可以提高。
总结
完全自主 数据标签 机制永远不会奏效——至少现在是这样。 我们需要的是人机和谐完成繁琐的任务。 这也增加了带注释数据集的交付时间，公司可以在其中无缝启动其 AI 培训阶段。 如果您正在为您的 AI 模型寻找高质量的数据集， 今天联系我们.
