智能 AI 模型需要进行广泛的训练，以便能够识别模式、对象并最终做出可靠的决策。 然而，训练数据不能随机输入，必须标记以帮助模型理解、处理和从策划的输入模式中全面学习。
这就是数据标记的用武之地，作为根据特定数据集标记信息或元数据的一种行为，以专注于增强对机器的理解。 更简单地说，数据标记有选择地对数据、图像、文本、音频、视频和模式进行分类，以改进 AI 实现。
按照 NASSCOM 数据标记 报告称，与 700 年相比，到 2023 年底，全球数据标签市场的价值预计将增长 2018%。这种所谓的增长最有可能将内部支持的自我管理标签工具的财务分配考虑在内资源，甚至第三方解决方案。
除了这些发现之外，还可以推断全球数据标签市场在 1.2 年积累了 2018 亿美元的价值。 然而，我们预计它会扩大规模，因为数据标签市场规模预计将达到 4.4 亿美元的巨额估值到 2023 年。
数据标记是一个小时的需要，但会带来一些实施和特定于价格的挑战。
一些更紧迫的包括：
- 数据准备缓慢，由冗余清理工具提供
- 缺乏必要的硬件来处理庞大的劳动力和大量的抓取数据
- 限制使用前卫标签工具和支持技术
- 更高的数据标记成本
- 涉及质量数据标记时缺乏一致性
- 缺乏可扩展性，如果 AI 模型需要覆盖额外的一组参与者
- 在获取和使用数据的同时保持稳定的数据安全态势时缺乏合规性
虽然您可以从概念上分离数据标签，但相关工具要求您根据数据集的性质对概念进行分类。 这些包括：
- 音频分类： 包括音频收集、分割和转录
- 图像标记： 包括采集、分类、分割和关键点数据标注
- 文字标注： 涉及文本提取和分类
- 视频标注： 包括视频收集、分类和分割等元素
- 3D 标签： 具有对象跟踪和分割功能
除了上述隔离，特别是从更广泛的角度来看，数据标记分为四种类型，包括描述性、评估性、信息性和组合性。然而，仅出于训练目的，数据标记被隔离为：收集、分割、转录、分类、提取、对象跟踪，我们已经针对各个数据集进行了讨论。
数据标记是一个详细的过程，涉及以下步骤来分类训练 AI 模型：
- 通过内部、开源、供应商等策略收集数据集
- 根据计算机视觉、深度学习和 NLP 特定功能标记数据集
- 测试和评估生成的模型以确定作为部署一部分的情报
- 满足可接受的模型质量并最终发布以供综合使用
需要在牢记以下因素的情况下选择正确的数据标记工具集，即可靠的数据标记平台的同义词：
- 您希望模型通过定义的用例拥有的智能类型
- 数据注释者的质量和经验，以便他们可以使用工具进行精确
- 您心目中的质量标准
- 合规性特定需求
- 商业、开源和免费软件工具
- 您可以节省的预算
除了上述因素外，您最好注意以下注意事项：
- 工具的标签精度
- 工具保证质量
- 整合能力
- 安全和防泄漏免疫
- 是否基于云设置
- 质量控制管理敏锐度
- 该工具的故障保护、权宜之计和可扩展的实力
- 提供工具的公司
数据标记工具和资源最适合的垂直行业包括：
- 医疗人工智能： 重点领域包括使用计算机视觉训练诊断模型以改进医学成像、最小化等待时间和最小化积压
- 财经： 重点领域包括通过文本标签评估信用风险、贷款资格和其他重要因素
- 自动驾驶汽车或运输： 重点领域包括 NLP 和计算机视觉实现，以使用大量训练数据堆叠模型，用于检测个人、信号、封锁等。
- 零售和电子商务： 重点领域包括特定于定价的决策、改进的电子商务、监控买家角色、了解购买习惯和增强用户体验
- 技术： 重点领域包括产品制造、垃圾箱拣选、提前检测关键制造错误等
- 地理空间： 重点领域包括 GPS 和遥感（通过选择标记技术）
- 农业： 重点领域包括使用 GPS 传感器、无人机和计算机视觉来推进精准农业的概念、优化土壤和作物条件、确定产量等
仍然困惑于哪个是使数据标签步入正轨的更好策略，即构建自我管理的设置还是从第三方服务提供商处购买。 以下是每种方法的优缺点，以帮助您更好地做出决定：
“构建”方法
| 构建 | 购买 |
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点击次数：
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小姐：
| 小姐：
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产品优点
| 产品优点
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总结
如果您计划构建一个不受时间限制的专属 AI 系统，那么从头开始构建标签工具是有意义的。 对于其他一切，购买工具是最好的方法
