机器学习中的数据注释：过程、过程和意义

人工智能和机器学习是快速发展的技术，催生了开箱即用的发明，颠覆了全球多个领域的业务。从通过 GPS 估计到达时间到对电子邮件的轻推和智能回复，从流媒体队列中的下一首歌曲到自动驾驶汽车——一切都由 AI/ML 提供支持。

要完成所有这些，必须为人工智能和机器学习模型提供大量数据。但是，机器无法像人类那样处理数据。机器需要上下文，并且必须被告知它正在解释什么才能执行所需的操作；这就是数据注释发挥作用的地方。它是 AI/ML 模型和数据之间的桥梁。

数据注释创建了一个基本事实，它直接影响 AI/ML 模型的性能。没有标签，数据对机器来说就毫无用处和意义。作为 AI 和 ML 背后的主力军，数据注释是由人类主导的任务，即向图像、文本、视频和音频添加标签、描述和其他上下文元素。因此，计算机可以很容易地检测和识别信息，就像人类所做的那样。




为什么机器学习中的数据注释对企业有利？
带注释的数据集有助于机器学习算法更深入地了解对象的含义。因此，他们可以做出公正的决定并执行所有所需的操作。注释的一些主要好处包括：

提高精度
基于计算机视觉的模型在具有多个对象的图像上以不同的准确度运行，而在图像中对象根本没有被标记或标记得很差。注释越好，精度越高，模型的结果就越可信。

加快培训过程
只有在带注释的数据集的帮助下，基于 AI/ML 的模型才能理解和理解要用输入的数据做什么。因此，模型可以快速学习将有效处理应用于输入数据集，并生成有意义的结果。例如，您可以研究交通信号的镜头，以根据车辆的类别、颜色、型号名称和行驶方向来检测、识别和标记车辆。

简化预处理
数据注释是机器学习数据集构建过程中的一个重要步骤，有助于简化预处理。数据注释服务有助于创建大量标记数据集，数据驱动模型可在这些数据集上正常运行。例如，一家瑞士公司可以使用基于 CV 的模型恰当地解决领先的食品配送店、酒店和餐馆的食物浪费问题，这些模型使用正确标记的图像数据集进行训练。

流畅的最终用户体验
准确注释和标记的数据提升了 AI 系统用户的体验，使其更加无缝。一个有效的智能产品通过提供相关的帮助来解决用户的担忧和问题——人工智能模型的这种相关性行动的能力是通过数据注释过程开发的。

AI引擎可靠性增强
数据注释还有助于轻松扩展 AI 和 ML 模型。然而，只有当存在完善的数据注释流程来补充模型不断增长的需求时，增加数据量才能提高基于 AI/ML 的模型的精度这句格言才成立。因此，人工智能引擎的可靠性随着数据量的飙升而增加。

机器学习中如何做标注？
有多种因素控制数据注释过程中涉及的步骤。这些取决于项目的范围、数据类型以及项目的具体要求。以下是数据注释所涉及步骤的通用模板：


第 1 步：数据收集
要开始此过程，您需要在一个地方收集用于注释的数据，包括文本、录音、视频或图像数据。有多个平台可以帮助您使用数据导入选项自动收集数据。

第二步：数据预处理
这是关键步骤之一，因为需要对数据进行预处理以实现标准化。它涉及去歪斜图像、数据增强、转录视频/音频或格式化文本。

第三步：选择合适的数据标注平台
互联网上有许多数据注释工具和软件。根据您的项目需求，您可以选择相关的工具或软件来标记和标记数据。或者您可以依靠专业的数据标注服务在规定的时间和预算内获得准确的质量结果。

第 4 步：注释指南
为注释者建立指南是一种很好的做法，这样每个人都可以清楚地了解该模型旨在实现的目标。确保此处没有遗漏任何步骤，因为这可能会导致不必要的偏差。

第 5 步：注释
在建立指南后，可以由人工注释者或使用数据注释工具/软件对数据进行标记或标记。

第 6 步：质量控制
现在需要审查带注释的数据以检查其质量。一个好主意是执行多个盲注以确保结果可靠且准确。

步骤 7：数据导出
一旦数据注释正确完成，现在就是以所需格式导出注释数据的时候了。根据数据的大小和复杂性以及可用资源，整个数据注释过程可能需要几天到几周的时间。


底线
利用智能工具和人类智能的战略组合为机器学习开发高质量的训练数据集对于创建正确的数据注释应用程序至关重要。然而，准确注释的数据一直是使用 AI 和 ML 模型的最大挑战之一，因为它们无法自行处理歧义或破译意图。

输入数据的质量决定了您是在构建高性能 AI 模型来应对复杂的业务挑战，还是只是在失败的实验上浪费时间和金钱。当缺乏资源来构建如此强大的功能时，与经验丰富的数据注释公司合作是一种更明智的选择，也是一种成本友好的途径。

除了资源优化之外，专家注释者还可以帮助您快速扩展 AI 功能以及概念化机器学习解决方案，从而在满足市场需求和满足客户期望方面获得竞争优势。

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