想知道自動(dòng)駕駛汽車或語(yǔ)音助手等尖端人工智能系統(tǒng)如何實(shí)現(xiàn)其驚人的準(zhǔn)確性嗎？秘訣在于高質(zhì)量的數(shù)據(jù)標(biāo)注。這一過(guò)程確保數(shù)據(jù)被精確標(biāo)記和分類，從而使機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 模型發(fā)揮最佳性能。無(wú)論您是人工智能愛(ài)好者、商業(yè)領(lǐng)袖還是技術(shù)遠(yuǎn)見(jiàn)者，本指南都將帶您了解數(shù)據(jù)標(biāo)注所需的一切知識(shí)，從基礎(chǔ)知識(shí)到高級(jí)實(shí)踐。

一、為什么數(shù)據(jù)標(biāo)注對(duì)于 AI 和 ML 至關(guān)重要

想象一下訓(xùn)練一個(gè)機(jī)器人識(shí)別一只貓。如果沒(méi)有標(biāo)記數(shù)據(jù)，機(jī)器人看到的只能是像素——一堆毫無(wú)意義的雜亂信息。但有了數(shù)據(jù)標(biāo)注，這些像素就被賦予了有意義的標(biāo)簽，例如“耳朵”、“尾巴”或“毛發(fā)”。這種結(jié)構(gòu)化的輸入使人工智能能夠識(shí)別模式并做出預(yù)測(cè)。

關(guān)鍵數(shù)據(jù)：根據(jù)麻省理工學(xué)院的數(shù)據(jù)，80% 的數(shù)據(jù)科學(xué)家將超過(guò) 60% 的時(shí)間用于準(zhǔn)備和注釋數(shù)據(jù)，而不是構(gòu)建模型。這凸顯了數(shù)據(jù)標(biāo)注作為人工智能基礎(chǔ)的重要性。

二、什么是數(shù)據(jù)標(biāo)注

數(shù)據(jù)標(biāo)注是指對(duì)數(shù)據(jù)（文本、圖像、音頻、視頻或 3D 點(diǎn)云數(shù)據(jù)）進(jìn)行標(biāo)記的過(guò)程，以便機(jī)器學(xué)習(xí)算法能夠處理和理解這些數(shù)據(jù)。為了使 AI 系統(tǒng)能夠自主工作，它們需要大量帶標(biāo)注的數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行學(xué)習(xí)。

它在現(xiàn)實(shí)世界的人工智能應(yīng)用中是如何運(yùn)作的

• 自動(dòng)駕駛汽車：帶注釋的圖像和激光雷達(dá)數(shù)據(jù)可幫助汽車檢測(cè)行人、路障和其他車輛。
• 醫(yī)療保健 AI：標(biāo)記的 X 射線和 CT 掃描可以教會(huì)模型識(shí)別異常情況。
• 語(yǔ)音助手：帶注釋的音頻文件訓(xùn)練語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)理解口音、語(yǔ)言和情感。
• 零售人工智能：產(chǎn)品和客戶情緒標(biāo)記可實(shí)現(xiàn)個(gè)性化推薦。

三、為什么數(shù)據(jù)標(biāo)注至關(guān)重要

• AI 模型準(zhǔn)確度：AI 模型的質(zhì)量取決于其訓(xùn)練數(shù)據(jù)。標(biāo)注良好的數(shù)據(jù)可確保模型能夠識(shí)別模式、做出準(zhǔn)確預(yù)測(cè)并適應(yīng)新場(chǎng)景。
• 多樣化的應(yīng)用：從面部識(shí)別和自動(dòng)駕駛到情緒分析和醫(yī)學(xué)成像，注釋數(shù)據(jù)為各行各業(yè)最具創(chuàng)新性的人工智能解決方案提供支持。
• 更快的人工智能開(kāi)發(fā)：隨著人工智能輔助標(biāo)注工具的興起，項(xiàng)目可以以創(chuàng)紀(jì)錄的速度從概念轉(zhuǎn)向部署，減少人工并加快產(chǎn)品上市時(shí)間。

四、數(shù)據(jù)標(biāo)注對(duì)人工智能項(xiàng)目的戰(zhàn)略重要性

數(shù)據(jù)標(biāo)注領(lǐng)域持續(xù)快速發(fā)展，對(duì)人工智能發(fā)展具有重大影響：

• 市場(chǎng)增長(zhǎng)：根據(jù) Grand View Research 的預(yù)測(cè)，到 2028 年，全球數(shù)據(jù)標(biāo)注工具市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)將達(dá)到 34 億美元，2021 年至 2028 年的復(fù)合年增長(zhǎng)率為 38.5%。
• 效率指標(biāo)：最近的研究表明，與完全手動(dòng)方法相比，人工智能輔助注釋可以將注釋時(shí)間減少高達(dá) 70%。
• 質(zhì)量影響：IBM 研究表明，僅將注釋質(zhì)量提高 5% 就可以將復(fù)雜計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)的模型準(zhǔn)確率提高 15-20%。
• 成本因素：組織平均每月花費(fèi) 12,000 至 15,000 美元用于中型項(xiàng)目的數(shù)據(jù)標(biāo)注服務(wù)。
• 采用率：目前 78% 的企業(yè) AI 項(xiàng)目使用內(nèi)部和外包注釋服務(wù)的組合，高于 2022 年的 54%。
• 新興技術(shù)：主動(dòng)學(xué)習(xí)和半監(jiān)督注釋方法為早期采用者降低了 35-40% 的注釋成本。
• 勞動(dòng)力分布：注釋勞動(dòng)力發(fā)生了重大變化，目前 65% 的注釋工作在印度、菲律賓和東歐的專業(yè)注釋中心進(jìn)行。

五、新興數(shù)據(jù)標(biāo)注趨勢(shì)

在新興技術(shù)和新行業(yè)需求的推動(dòng)下，數(shù)據(jù)標(biāo)注領(lǐng)域正在快速發(fā)展。以下是今年的熱點(diǎn)：

六、大語(yǔ)言模型 (LLM) 的數(shù)據(jù)標(biāo)注

默認(rèn)情況下，LLM 無(wú)法理解文本和句子。它們必須經(jīng)過(guò)訓(xùn)練才能解析每個(gè)短語(yǔ)和單詞，從而解讀用戶究竟在尋找什么，并相應(yīng)地提供相應(yīng)的內(nèi)容。LLM 微調(diào)是這一過(guò)程中的關(guān)鍵步驟，使這些模型能夠適應(yīng)特定的任務(wù)或領(lǐng)域。

因此，當(dāng)生成式人工智能模型對(duì)查詢做出最精確和最相關(guān)的響應(yīng)時(shí)——即使提出最奇怪的問(wèn)題——它的準(zhǔn)確性源于它能夠完美理解提示及其背后的復(fù)雜性，例如上下文、目的、諷刺、意圖等。

數(shù)據(jù)標(biāo)注賦予 LLMS 實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的能力。 簡(jiǎn)而言之，機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)標(biāo)注包括標(biāo)記、分類、標(biāo)注以及為數(shù)據(jù)添加任何附加屬性，以便機(jī)器學(xué)習(xí)模型更好地處理和分析數(shù)據(jù)。只有通過(guò)這一關(guān)鍵過(guò)程，才能優(yōu)化結(jié)果，使其更加完美。

在為大型語(yǔ)言模型 (LLM) 進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注時(shí)，會(huì)采用多種技術(shù)。雖然沒(méi)有系統(tǒng)的規(guī)則來(lái)指導(dǎo)具體實(shí)施哪種技術(shù)，但通常由專家自行決定，他們會(huì)分析每種技術(shù)的優(yōu)缺點(diǎn)，并采用最理想的技術(shù)。

讓我們看一下一些常見(jiàn)的 LLM 數(shù)據(jù)標(biāo)注技術(shù)。

• 手動(dòng)注釋： 這需要人工手動(dòng)注釋和審查數(shù)據(jù)。雖然這能確保高質(zhì)量的輸出，但卻繁瑣且耗時(shí)。
• 半自動(dòng)標(biāo)注： 人工與大型語(yǔ)言模型 (LLM) 協(xié)同工作，對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行標(biāo)記。這既確保了人工的準(zhǔn)確性，也增強(qiáng)了機(jī)器的海量數(shù)據(jù)處理能力。AI 算法可以分析原始數(shù)據(jù)并提出初步標(biāo)簽建議，從而節(jié)省人工標(biāo)注人員的寶貴時(shí)間。（例如，AI 可以識(shí)別醫(yī)學(xué)圖像中潛在的感興趣區(qū)域，以便人工進(jìn)一步標(biāo)記）
• 半監(jiān)督學(xué)習(xí)： 將少量標(biāo)記數(shù)據(jù)與大量未標(biāo)記數(shù)據(jù)相結(jié)合，以提高模型性能。
• 自動(dòng)注釋： 該技術(shù)節(jié)省時(shí)間，是注釋大量數(shù)據(jù)集的理想選擇，它依賴于 LLM 模型固有的標(biāo)記和添加屬性的能力。雖然它節(jié)省時(shí)間并高效處理大量數(shù)據(jù)，但其準(zhǔn)確性在很大程度上取決于預(yù)訓(xùn)練模型的質(zhì)量和相關(guān)性。
• 指令調(diào)優(yōu)： 指針對(duì)自然語(yǔ)言指令描述的任務(wù)對(duì)語(yǔ)言模型進(jìn)行微調(diào)，涉及對(duì)多種指令集和相應(yīng)輸出進(jìn)行訓(xùn)練。
• 零樣本學(xué)習(xí)： 基于現(xiàn)有知識(shí)和洞察，LLM 可以將帶標(biāo)簽的數(shù)據(jù)作為輸出。這減少了獲取標(biāo)簽的開(kāi)銷，非常適合處理海量數(shù)據(jù)。該技術(shù)利用模型的現(xiàn)有知識(shí)對(duì)尚未明確訓(xùn)練的任務(wù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。
• 提示： 類似于用戶向模型提示答案的方式，LLM 可以通過(guò)描述需求來(lái)注釋數(shù)據(jù)。此處的輸出質(zhì)量直接取決于提示的質(zhì)量以及輸入指令的準(zhǔn)確性。
• 遷移學(xué)習(xí)： 在類似任務(wù)上使用預(yù)先訓(xùn)練的模型來(lái)減少所需的標(biāo)記數(shù)據(jù)量。
• 主動(dòng)學(xué)習(xí)： 機(jī)器學(xué)習(xí)模型本身會(huì)引導(dǎo)數(shù)據(jù)標(biāo)注過(guò)程。模型會(huì)識(shí)別對(duì)其學(xué)習(xí)最有益的數(shù)據(jù)點(diǎn)，并請(qǐng)求對(duì)這些特定點(diǎn)進(jìn)行標(biāo)注。這種有針對(duì)性的方法減少了需要標(biāo)注的總體數(shù)據(jù)量，從而 提高了效率并 提升了模型性能。

七、現(xiàn)代人工智能應(yīng)用的數(shù)據(jù)標(biāo)注類型

這是一個(gè)涵蓋不同數(shù)據(jù)標(biāo)注類型的總稱，包括圖像、文本、音頻和視頻。為了幫助您更好地理解，我們將每個(gè)部分細(xì)分為更多部分。讓我們逐一了解一下。

1.圖像注釋

通過(guò)訓(xùn)練過(guò)的數(shù)據(jù)集，它們可以即時(shí)精準(zhǔn)地區(qū)分你的眼睛和鼻子，以及眉毛和睫毛。正因如此，無(wú)論你的臉型、距離相機(jī)的遠(yuǎn)近等等，你應(yīng)用的濾鏡都能完美適配。

所以，正如你現(xiàn)在所知，圖像標(biāo)注在涉及面部識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、機(jī)器人視覺(jué)等模塊中至關(guān)重要。當(dāng)人工智能專家訓(xùn)練此類模型時(shí)，他們會(huì)將標(biāo)題、標(biāo)識(shí)符和關(guān)鍵詞作為屬性添加到圖像中。然后，算法會(huì)根據(jù)這些參數(shù)進(jìn)行識(shí)別和理解，并自主學(xué)習(xí)。

• 圖像分類——圖像分類涉及根據(jù)圖像內(nèi)容為其分配預(yù)定義的類別或標(biāo)簽。此類注釋用于訓(xùn)練AI模型自動(dòng)識(shí)別和分類圖像。
• 物體識(shí)別/檢測(cè)——物體識(shí)別（或物體檢測(cè)）是識(shí)別并標(biāo)記圖像中特定物體的過(guò)程。此類標(biāo)注用于訓(xùn)練 AI 模型，使其能夠在現(xiàn)實(shí)世界的圖像或視頻中定位和識(shí)別物體。
• 分割——圖像分割涉及將圖像劃分為多個(gè)片段或區(qū)域，每個(gè)片段或區(qū)域?qū)?yīng)一個(gè)特定的對(duì)象或感興趣的區(qū)域。這種類型的標(biāo)注用于訓(xùn)練AI模型以像素級(jí)分析圖像，從而實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確的對(duì)象識(shí)別和場(chǎng)景理解。
• 圖像字幕：圖像轉(zhuǎn)錄是從圖像中提取細(xì)節(jié)并將其轉(zhuǎn)換為描述性文本的過(guò)程，然后將其保存為帶注釋的數(shù)據(jù)。通過(guò)提供圖像并指定需要注釋的內(nèi)容，該工具可以生成圖像及其相應(yīng)的描述。
• 光學(xué)字符識(shí)別 (OCR)：OCR 技術(shù)使計(jì)算機(jī)能夠讀取和識(shí)別掃描圖像或文檔中的文本。此過(guò)程有助于準(zhǔn)確提取文本，并對(duì)數(shù)字化、自動(dòng)化數(shù)據(jù)錄入以及改善視障人士的可訪問(wèn)性產(chǎn)生了重大影響。
• 姿勢(shì)估計(jì)（關(guān)鍵點(diǎn)注釋）： 姿勢(shì)估計(jì)涉及精確定位和跟蹤身體上的關(guān)鍵點(diǎn)（通常在關(guān)節(jié)處），以確定一個(gè)人在圖像或視頻中的 2D 或 3D 空間中的位置和方向。

2.音頻注釋

音頻數(shù)據(jù)比圖像數(shù)據(jù)更具動(dòng)態(tài)性。音頻文件與多種因素相關(guān)，包括但不限于語(yǔ)言、說(shuō)話者人口統(tǒng)計(jì)、方言、情緒、意圖、情感和行為。為了使算法高效處理，所有這些參數(shù)都應(yīng)該通過(guò)時(shí)間戳、音頻標(biāo)簽等技術(shù)進(jìn)行識(shí)別和標(biāo)記。除了簡(jiǎn)單的言語(yǔ)提示外，諸如靜默、呼吸甚至背景噪音等非言語(yǔ)情況也可以進(jìn)行注釋，以便系統(tǒng)全面理解。

• 音頻分類：音頻分類根據(jù)聲音數(shù)據(jù)的特征對(duì)其進(jìn)行排序，使機(jī)器能夠識(shí)別和區(qū)分各種類型的音頻，例如音樂(lè)、語(yǔ)音和自然聲音。它通常用于對(duì)音樂(lè)類型進(jìn)行分類，從而幫助 Spotify 等平臺(tái)推薦類似的曲目。
• 音頻轉(zhuǎn)錄：音頻轉(zhuǎn)錄是將音頻文件中的口語(yǔ)內(nèi)容轉(zhuǎn)換為書面文本的過(guò)程，可用于為訪談、電影或電視節(jié)目制作字幕。雖然像 OpenAI 的 Whisper 這樣的工具可以自動(dòng)轉(zhuǎn)錄多種語(yǔ)言，但可能需要一些手動(dòng)校正。我們提供了一個(gè)教程，教您如何使用 Shaip 的音頻注釋工具來(lái)優(yōu)化這些轉(zhuǎn)錄。

3.視頻注釋

圖像是靜止的，而視頻則是一系列圖像的合集，營(yíng)造出物體運(yùn)動(dòng)的效果。合集中的每一幅圖像都稱為一幀。就視頻標(biāo)注而言，該過(guò)程涉及添加關(guān)鍵點(diǎn)、多邊形或邊界框，以標(biāo)注每一幀中場(chǎng)域內(nèi)的不同物體。

當(dāng)這些幀被拼接在一起時(shí)，實(shí)際的AI模型可以學(xué)習(xí)運(yùn)動(dòng)、行為、模式等。只有通過(guò)視頻注釋，才能在系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)定位、運(yùn)動(dòng)模糊和物體追蹤等概念。各種視頻數(shù)據(jù)標(biāo)注軟件可以幫助您注釋幀。當(dāng)這些帶注釋的幀被拼接在一起時(shí)，AI模型可以學(xué)習(xí)運(yùn)動(dòng)、行為、模式等。視頻注釋對(duì)于在AI中實(shí)現(xiàn)定位、運(yùn)動(dòng)模糊和物體追蹤等概念至關(guān)重要。

• 視頻分類（標(biāo)記）：視頻分類涉及將視頻內(nèi)容分類到特定類別中，這對(duì)于審核在線內(nèi)容和確保用戶的安全體驗(yàn)至關(guān)重要。
• 視頻字幕：與我們?yōu)閳D像添加字幕的方式類似，視頻字幕涉及將視頻內(nèi)容轉(zhuǎn)換為描述性文本。
• 視頻事件或動(dòng)作檢測(cè)：該技術(shù)識(shí)別和分類視頻中的動(dòng)作，通常用于體育運(yùn)動(dòng)中分析表現(xiàn)或在監(jiān)視中檢測(cè)罕見(jiàn)事件。
• 視頻對(duì)象檢測(cè)和跟蹤：視頻中的對(duì)象檢測(cè)可以識(shí)別對(duì)象并跟蹤它們?cè)趲g的運(yùn)動(dòng)，并記錄它們?cè)谛蛄兄幸苿?dòng)時(shí)的位置和大小等細(xì)節(jié)。

4.文本注釋

如今，大多數(shù)企業(yè)依賴基于文本的數(shù)據(jù)來(lái)獲取獨(dú)特的洞察和信息。如今，文本涵蓋的范圍非常廣泛，從應(yīng)用程序上的客戶反饋到社交媒體上的提及，不一而足。與主要傳達(dá)直接意圖的圖像和視頻不同，文本具有豐富的語(yǔ)義。

作為人類，我們天生就擅長(zhǎng)理解短語(yǔ)的語(yǔ)境、每個(gè)單詞、句子或短語(yǔ)的含義，并將它們與特定情境或?qū)υ捖?lián)系起來(lái)，最終領(lǐng)悟語(yǔ)句背后的整體含義。而機(jī)器則無(wú)法做到精準(zhǔn)的理解。它們無(wú)法理解諷刺、幽默等抽象元素，因此文本數(shù)據(jù)標(biāo)注變得更加困難。正因如此，文本標(biāo)注才需要一些更精細(xì)的階段，例如：

• 語(yǔ)義標(biāo)注——通過(guò)適當(dāng)?shù)年P(guān)鍵詞標(biāo)記和識(shí)別參數(shù)，使對(duì)象、產(chǎn)品和服務(wù)更具相關(guān)性。聊天機(jī)器人也能通過(guò)這種方式模仿人類對(duì)話。
• 意圖注釋——標(biāo)記用戶的意圖及其使用的語(yǔ)言，以便機(jī)器理解。借助此，模型可以區(qū)分請(qǐng)求與命令、推薦與預(yù)訂等等。
• 情緒標(biāo)注——情緒標(biāo)注是指用文本數(shù)據(jù)所傳達(dá)的情緒（例如積極、消極或中性）來(lái)標(biāo)記文本數(shù)據(jù)。這種標(biāo)注通常用于情緒分析，其中訓(xùn)練 AI 模型來(lái)理解和評(píng)估文本中表達(dá)的情緒。

• 實(shí)體標(biāo)注 ——對(duì)非結(jié)構(gòu)化句子進(jìn)行標(biāo)注，使其更有意義，并轉(zhuǎn)化為機(jī)器能夠理解的格式。實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)涉及兩個(gè)方面—— 命名實(shí)體識(shí)別 和 實(shí)體鏈接。命名實(shí)體識(shí)別是指對(duì)地點(diǎn)、人物、事件、組織等名稱進(jìn)行標(biāo)記和識(shí)別；實(shí)體鏈接是指將這些標(biāo)記與其后的句子、短語(yǔ)、事實(shí)或觀點(diǎn)聯(lián)系起來(lái)。總的來(lái)說(shuō)，這兩個(gè)過(guò)程建立了相關(guān)文本與其周圍陳述之間的關(guān)系。
• 文本分類——可以根據(jù)總體主題、趨勢(shì)、主題、觀點(diǎn)、類別（體育、娛樂(lè)等）和其他參數(shù)對(duì)句子或段落進(jìn)行標(biāo)記和分類。

5.激光雷達(dá)注記

LiDAR 標(biāo)注涉及對(duì)來(lái)自 LiDAR 傳感器的 3D 點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)記和分類。這一重要過(guò)程有助于機(jī)器理解各種用途的空間信息。例如，在自動(dòng)駕駛汽車中，帶標(biāo)注的 LiDAR 數(shù)據(jù)可幫助汽車識(shí)別物體并安全導(dǎo)航。在城市規(guī)劃中，它有助于創(chuàng)建詳細(xì)的 3D 城市地圖。在環(huán)境監(jiān)測(cè)方面，它有助于分析森林結(jié)構(gòu)和追蹤地形變化。此外，它還用于機(jī)器人、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)和建筑領(lǐng)域，以實(shí)現(xiàn)精確測(cè)量和物體識(shí)別。

八、機(jī)器學(xué)習(xí)成功的分步數(shù)據(jù)標(biāo)記/數(shù)據(jù)標(biāo)注過(guò)程

數(shù)據(jù)標(biāo)注流程包含一系列定義明確的步驟，旨在確保機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用的數(shù)據(jù)標(biāo)注過(guò)程高質(zhì)量且準(zhǔn)確。這些步驟涵蓋了整個(gè)流程的各個(gè)環(huán)節(jié)，從非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)收集到導(dǎo)出標(biāo)注數(shù)據(jù)以供后續(xù)使用。有效的 MLOps 實(shí)踐可以簡(jiǎn)化這一流程并提高整體效率。

數(shù)據(jù)標(biāo)注團(tuán)隊(duì)的工作方式如下：

• 數(shù)據(jù)收集：數(shù)據(jù)標(biāo)注過(guò)程的第一步是將所有相關(guān)數(shù)據(jù)（例如圖像、視頻、錄音或文本數(shù)據(jù)）收集到一個(gè)集中位置。
• 數(shù)據(jù)預(yù)處理：通過(guò)校正圖像傾斜、格式化文本或轉(zhuǎn)錄視頻內(nèi)容來(lái)標(biāo)準(zhǔn)化和增強(qiáng)收集的數(shù)據(jù)。預(yù)處理可確保數(shù)據(jù)已準(zhǔn)備好用于注釋任務(wù)。
• 選擇正確的供應(yīng)商或工具：根據(jù)項(xiàng)目要求選擇合適的數(shù)據(jù)標(biāo)注工具或供應(yīng)商。
• 注釋指南：為注釋者或注釋工具建立明確的指導(dǎo)方針，以確保整個(gè)過(guò)程的一致性和準(zhǔn)確性。
• 注釋：按照既定的準(zhǔn)則，使用人工注釋者或數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)記和標(biāo)簽。
• 質(zhì)量保證 (QA)：審查標(biāo)注數(shù)據(jù)，確保其準(zhǔn)確性和一致性。如有必要，可采用多個(gè)盲注方法，以驗(yàn)證結(jié)果的質(zhì)量。
• 數(shù)據(jù)導(dǎo)出：完成數(shù)據(jù)標(biāo)注后，以所需格式導(dǎo)出數(shù)據(jù)。像 Nanonets 這樣的平臺(tái)可以將數(shù)據(jù)無(wú)縫導(dǎo)出到各種商業(yè)軟件應(yīng)用程序。

整個(gè)數(shù)據(jù)標(biāo)注過(guò)程可能需要幾天到幾周的時(shí)間，具體取決于項(xiàng)目的規(guī)模、復(fù)雜性和可用資源。

九、企業(yè)數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)/數(shù)據(jù)標(biāo)簽工具中需要關(guān)注的高級(jí)功能

數(shù)據(jù)標(biāo)注工具是決定 AI 項(xiàng)目成敗的決定性因素。當(dāng)涉及到精準(zhǔn)的輸出和結(jié)果時(shí)，數(shù)據(jù)集本身的質(zhì)量并不重要。事實(shí)上，用于訓(xùn)練 AI 模塊的數(shù)據(jù)標(biāo)注工具會(huì)極大地影響輸出結(jié)果。

因此，選擇并使用功能最強(qiáng)大、最合適的數(shù)據(jù)標(biāo)注工具至關(guān)重要，它能夠滿足您的業(yè)務(wù)或項(xiàng)目需求。但首先，什么是數(shù)據(jù)標(biāo)注工具？它的作用是什么？有哪些類型？讓我們來(lái)一探究竟。

與其他工具類似，數(shù)據(jù)標(biāo)注工具也提供了豐富的功能。為了幫助您快速了解這些功能，以下列出了選擇數(shù)據(jù)標(biāo)注工具時(shí)應(yīng)該關(guān)注的一些最基本功能。

數(shù)據(jù)集管理

您打算使用的數(shù)據(jù)標(biāo)注工具必須支持您現(xiàn)有的高質(zhì)量大型數(shù)據(jù)集，并允許您將其導(dǎo)入軟件進(jìn)行標(biāo)注。因此，管理數(shù)據(jù)集是工具提供的主要功能。現(xiàn)代解決方案提供的功能可讓您無(wú)縫導(dǎo)入大量數(shù)據(jù)，同時(shí)允許您通過(guò)排序、篩選、克隆、合并等操作來(lái)組織數(shù)據(jù)集。

數(shù)據(jù)集輸入完成后，接下來(lái)就是將其導(dǎo)出為可用文件。您使用的工具應(yīng)該允許您以指定的格式保存數(shù)據(jù)集，以便將其輸入到機(jī)器學(xué)習(xí)模型中。有效的數(shù)據(jù)版本控制功能對(duì)于在整個(gè)注釋過(guò)程中維護(hù)數(shù)據(jù)集的完整性至關(guān)重要。

注釋技術(shù)

這就是數(shù)據(jù)標(biāo)注工具的構(gòu)建或設(shè)計(jì)目標(biāo)。一個(gè)可靠的工具應(yīng)該提供一系列適用于所有類型數(shù)據(jù)集的標(biāo)注技術(shù)。除非您正在開(kāi)發(fā)定制的解決方案來(lái)滿足您的需求。您的工具應(yīng)該能夠標(biāo)注來(lái)自計(jì)算機(jī)視覺(jué)的視頻或圖像、來(lái)自自然語(yǔ)言處理 (NLP) 的音頻或文本以及轉(zhuǎn)錄等等。進(jìn)一步細(xì)化，應(yīng)該提供邊界框、語(yǔ)義分割、實(shí)例分割、 長(zhǎng)方體、插值、情感分析、詞性分析、共指解等等選項(xiàng)。

對(duì)于新手來(lái)說(shuō)，也有一些基于人工智能的數(shù)據(jù)標(biāo)注工具。這些工具配備了人工智能模塊，可以自主學(xué)習(xí)注釋者的工作模式，并自動(dòng)注釋圖像或文本。這些模塊可以為注釋者提供強(qiáng)大的輔助，優(yōu)化注釋，甚至進(jìn)行質(zhì)量檢查。

數(shù)據(jù)質(zhì)量控制

說(shuō)到質(zhì)量檢查，市面上有不少數(shù)據(jù)標(biāo)注工具都內(nèi)置了質(zhì)量檢查模塊。這些模塊可以幫助注釋者更好地與團(tuán)隊(duì)成員協(xié)作，并優(yōu)化工作流程。借助此功能，注釋者可以實(shí)時(shí)標(biāo)記和跟蹤評(píng)論或反饋，追蹤文件更改人員的身份，恢復(fù)之前的版本，選擇標(biāo)簽共識(shí)等等。

安全

由于您正在處理數(shù)據(jù)，因此安全性應(yīng)是重中之重。您可能正在處理機(jī)密數(shù)據(jù)，例如涉及個(gè)人信息或知識(shí)產(chǎn)權(quán)的數(shù)據(jù)。因此，您的工具必須在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)位置和共享方式方面提供嚴(yán)密的安全性。它必須提供限制團(tuán)隊(duì)成員訪問(wèn)權(quán)限、防止未經(jīng)授權(quán)的下載等工具。

除此之外，還必須滿足和遵守?cái)?shù)據(jù)安全標(biāo)準(zhǔn)和協(xié)議。

人員管理

數(shù)據(jù)標(biāo)注工具也是一種項(xiàng)目管理平臺(tái)，可以用來(lái)將任務(wù)分配給團(tuán)隊(duì)成員、進(jìn)行協(xié)作、進(jìn)行評(píng)審等等。因此，您的工具應(yīng)該與您的工作流程和流程相契合，以優(yōu)化生產(chǎn)力。

此外，該工具還必須具有最小的學(xué)習(xí)曲線，因?yàn)閿?shù)據(jù)標(biāo)注過(guò)程本身就很耗時(shí)。僅僅學(xué)習(xí)該工具沒(méi)有任何意義，花費(fèi)太多時(shí)間是沒(méi)有用的。因此，它應(yīng)該直觀、無(wú)縫，方便任何人快速上手。

十、數(shù)據(jù)標(biāo)注有哪些好處

數(shù)據(jù)標(biāo)注對(duì)于優(yōu)化機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)和提供更好的用戶體驗(yàn)至關(guān)重要。以下是數(shù)據(jù)標(biāo)注的一些主要優(yōu)勢(shì)：

• 提高訓(xùn)練效率：數(shù)據(jù)標(biāo)記有助于更好地訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，提高整體效率并產(chǎn)生更準(zhǔn)確的結(jié)果。
• 提高精度：準(zhǔn)確注釋的數(shù)據(jù)可確保算法能夠有效地適應(yīng)和學(xué)習(xí)，從而在未來(lái)的任務(wù)中實(shí)現(xiàn)更高的精度。
• 減少人工干預(yù)：先進(jìn)的數(shù)據(jù)標(biāo)注工具顯著減少了人工干預(yù)的需要，簡(jiǎn)化了流程并降低了相關(guān)成本。

因此，數(shù)據(jù)標(biāo)注有助于提高機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的效率和精確度，同時(shí)最大限度地減少傳統(tǒng)上訓(xùn)練人工智能模型所需的成本和人工工作量。

十一、數(shù)據(jù)標(biāo)注中的質(zhì)量控制

通過(guò)多階段的質(zhì)量控制來(lái)確保一流的質(zhì)量，以確保數(shù)據(jù)標(biāo)注項(xiàng)目的質(zhì)量。

• 初始培訓(xùn)：注釋者接受了針對(duì)特定項(xiàng)目指南的全面培訓(xùn)。
• 持續(xù)監(jiān)控：注釋過(guò)程中定期進(jìn)行質(zhì)量檢查。
• 最終審查：由高級(jí)注釋員和自動(dòng)化工具進(jìn)行全面審查，以確保準(zhǔn)確性和一致性。

此外，人工智能還可以識(shí)別人工注釋中的不一致之處，并將其標(biāo)記以供審核，從而確保更高的整體數(shù)據(jù)質(zhì)量。（例如，人工智能可以檢測(cè)出不同注釋者對(duì)同一圖像中同一對(duì)象的標(biāo)注方式的差異）。因此，結(jié)合人工和人工智能，注釋質(zhì)量可以顯著提高，同時(shí)縮短完成項(xiàng)目所需的總時(shí)間。

十二、克服常見(jiàn)的數(shù)據(jù)標(biāo)注挑戰(zhàn)

數(shù)據(jù)標(biāo)注在人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)模型的開(kāi)發(fā)和準(zhǔn)確性方面起著至關(guān)重要的作用。然而，這個(gè)過(guò)程也面臨著一系列挑戰(zhàn)：

• 數(shù)據(jù)標(biāo)注成本：數(shù)據(jù)標(biāo)注可以手動(dòng)或自動(dòng)執(zhí)行。手動(dòng)注釋需要投入大量的精力、時(shí)間和資源，這可能會(huì)導(dǎo)致成本增加。在整個(gè)過(guò)程中維護(hù)數(shù)據(jù)質(zhì)量也會(huì)增加這些費(fèi)用。
• 注釋準(zhǔn)確性：注釋過(guò)程中的人為錯(cuò)誤可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)質(zhì)量不佳，直接影響AI/ML模型的性能和預(yù)測(cè)。Gartner的一項(xiàng)研究指出，數(shù)據(jù)質(zhì)量不佳會(huì)使公司損失高達(dá)15%的收入。
• 可擴(kuò)展性：隨著數(shù)據(jù)量的增加，注釋過(guò)程會(huì)變得更加復(fù)雜和耗時(shí)，尤其是在處理多模式數(shù)據(jù)時(shí)。在保持質(zhì)量和效率的同時(shí)擴(kuò)展數(shù)據(jù)標(biāo)注對(duì)許多組織來(lái)說(shuō)都是一項(xiàng)挑戰(zhàn)。
• 數(shù)據(jù)隱私和安全：注釋敏感數(shù)據(jù)（例如個(gè)人信息、醫(yī)療記錄或財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)）會(huì)引發(fā)隱私和安全方面的擔(dān)憂。確保注釋過(guò)程符合相關(guān)的數(shù)據(jù)保護(hù)法規(guī)和道德準(zhǔn)則，對(duì)于避免法律和聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)至關(guān)重要。
• 管理多種數(shù)據(jù)類型：處理文本、圖像、音頻和視頻等各種數(shù)據(jù)類型可能頗具挑戰(zhàn)性，尤其是在需要不同的注釋技術(shù)和專業(yè)知識(shí)的情況下。協(xié)調(diào)和管理跨這些數(shù)據(jù)類型的注釋流程可能非常復(fù)雜且耗費(fèi)資源。

組織可以理解并解決這些挑戰(zhàn)，以克服與數(shù)據(jù)標(biāo)注相關(guān)的障礙并提高其人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目的效率和有效性。

十三、數(shù)據(jù)標(biāo)注工具比較：構(gòu)建與購(gòu)買決策框架

在數(shù)據(jù)標(biāo)注或數(shù)據(jù)標(biāo)記項(xiàng)目中，一個(gè)至關(guān)重要且至關(guān)重要的問(wèn)題是如何選擇構(gòu)建或購(gòu)買這些流程所需的功能。這個(gè)問(wèn)題可能在項(xiàng)目的不同階段出現(xiàn)多次，或與項(xiàng)目的不同部分相關(guān)。在選擇內(nèi)部構(gòu)建系統(tǒng)還是依賴供應(yīng)商時(shí)，總是需要權(quán)衡利弊。

您可能已經(jīng)意識(shí)到，數(shù)據(jù)標(biāo)注是一個(gè)復(fù)雜的過(guò)程。同時(shí)，它也是一個(gè)主觀的過(guò)程。也就是說(shuō)，對(duì)于是否應(yīng)該購(gòu)買或構(gòu)建數(shù)據(jù)標(biāo)注工具這個(gè)問(wèn)題，沒(méi)有唯一的答案。您需要考慮很多因素，并問(wèn)自己一些問(wèn)題來(lái)了解您的需求，并確定是否真的需要購(gòu)買或構(gòu)建一個(gè)。

為了簡(jiǎn)單起見(jiàn)，以下是您應(yīng)該考慮的一些因素。

你的目標(biāo)

• 您需要定義的第一個(gè)要素是人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)概念的目標(biāo)。
• 您為什么要在您的業(yè)務(wù)中實(shí)施它們？
• 他們是否解決了您的客戶所面臨的實(shí)際問(wèn)題？
• 他們正在進(jìn)行任何前端或后端流程嗎？
• 您會(huì)使用 AI 來(lái)引入新功能或優(yōu)化現(xiàn)有的網(wǎng)站、應(yīng)用程序或模塊嗎？
• 您的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手在您的領(lǐng)域中正在做什么？
• 您是否有足夠的需要 AI 干預(yù)的用例？

這些問(wèn)題的答案將把你的想法（可能目前到處都是）整理到一個(gè)地方，并讓你更加清晰。

人工智能數(shù)據(jù)收集/許可

AI 模型的運(yùn)行只需要一個(gè)要素——數(shù)據(jù)。您需要確定從哪里可以生成海量的真實(shí)數(shù)據(jù)。如果您的企業(yè)生成大量數(shù)據(jù)，需要處理這些數(shù)據(jù)以獲取關(guān)于業(yè)務(wù)、運(yùn)營(yíng)、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手研究、市場(chǎng)波動(dòng)分析、客戶行為研究等方面的關(guān)鍵洞察，那么您需要一個(gè)數(shù)據(jù)標(biāo)注工具。但是，您還應(yīng)該考慮生成的數(shù)據(jù)量。如前所述，AI 模型的有效性取決于其輸入數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量。因此，您的決策應(yīng)該始終取決于這個(gè)因素。

如果您沒(méi)有合適的數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，供應(yīng)商可以為您提供幫助，幫助您獲得訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型所需的數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)許可。在某些情況下，供應(yīng)商帶來(lái)的價(jià)值不僅包括技術(shù)實(shí)力，還包括有助于項(xiàng)目成功的資源。

預(yù)算

另一個(gè)基本條件可能影響我們當(dāng)前討論的每一個(gè)因素。當(dāng)你了解自己是否有足夠的預(yù)算時(shí)，關(guān)于是否應(yīng)該構(gòu)建或購(gòu)買數(shù)據(jù)標(biāo)注的問(wèn)題的答案就變得很容易了。

合規(guī)性的復(fù)雜性

在數(shù)據(jù)隱私和敏感數(shù)據(jù)的正確處理方面，供應(yīng)商可以提供極大的幫助。這類用例之一涉及醫(yī)院或醫(yī)療保健相關(guān)企業(yè)，他們希望利用機(jī)器學(xué)習(xí)的強(qiáng)大功能，同時(shí)又不損害其對(duì)《健康保險(xiǎn)流通與責(zé)任法》(HIPAA) 和其他數(shù)據(jù)隱私規(guī)則的遵守。即使在醫(yī)療領(lǐng)域之外，像歐洲《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》(GDPR) 這樣的法律也在加強(qiáng)對(duì)數(shù)據(jù)集的控制，并要求企業(yè)利益相關(guān)者提高警惕。

人員

無(wú)論您的業(yè)務(wù)規(guī)模、范圍和領(lǐng)域如何，數(shù)據(jù)標(biāo)注都需要熟練的人力。即使您每天只生成極少量的數(shù)據(jù)，也需要數(shù)據(jù)專家來(lái)處理您的數(shù)據(jù)并進(jìn)行標(biāo)注。因此，現(xiàn)在您需要了解您是否擁有所需的人力。如果有，他們是否熟練掌握所需的工具和技術(shù)，或者他們是否需要提升技能？如果他們需要提升技能，您是否有足夠的預(yù)算來(lái)培訓(xùn)他們？

此外，最佳的數(shù)據(jù)標(biāo)注和數(shù)據(jù)標(biāo)記程序會(huì)聘請(qǐng)多位主題或領(lǐng)域?qū)＜遥⒏鶕?jù)年齡、性別和專業(yè)領(lǐng)域等人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)（通常也根據(jù)他們使用的本地語(yǔ)言）對(duì)他們進(jìn)行細(xì)分。這正是 Shaip 所強(qiáng)調(diào)的，即讓合適的人坐在合適的位置，從而推動(dòng)正確的“人機(jī)交互”流程，最終引領(lǐng)您的程序化工作走向成功。

小型和大型項(xiàng)目運(yùn)營(yíng)和成本門檻

很多情況下，對(duì)于規(guī)模較小的項(xiàng)目或項(xiàng)目階段較短的項(xiàng)目，供應(yīng)商支持可能更適合。當(dāng)成本可控時(shí)，公司可以通過(guò)外包來(lái)提高數(shù)據(jù)標(biāo)注或數(shù)據(jù)標(biāo)記項(xiàng)目的效率。

公司還可以關(guān)注一些重要的閾值——許多供應(yīng)商將成本與數(shù)據(jù)消耗量或其他資源基準(zhǔn)掛鉤。例如，假設(shè)一家公司與一家供應(yīng)商簽約，由其負(fù)責(zé)設(shè)置測(cè)試集所需的繁瑣數(shù)據(jù)錄入工作。

協(xié)議中可能存在隱藏門檻，例如，業(yè)務(wù)合作伙伴必須從AWS或其他第三方供應(yīng)商那里購(gòu)買另一個(gè)AWS數(shù)據(jù)存儲(chǔ)塊，或購(gòu)買其他服務(wù)組件。他們會(huì)以更高的成本轉(zhuǎn)嫁給客戶，使客戶無(wú)法承受。

在這種情況下，對(duì)供應(yīng)商提供的服務(wù)進(jìn)行計(jì)量有助于保持項(xiàng)目成本可承受。設(shè)定合適的范圍將確保項(xiàng)目成本不超過(guò)公司合理或可行的范圍。

開(kāi)源和免費(fèi)軟件替代品

除了完全供應(yīng)商支持之外，還有一些替代方案，例如使用開(kāi)源軟件，甚至免費(fèi)軟件來(lái)開(kāi)展數(shù)據(jù)標(biāo)注或標(biāo)記項(xiàng)目。這里存在一種中間地帶，即公司無(wú)需從頭開(kāi)始創(chuàng)建所有內(nèi)容，但也要避免過(guò)度依賴商業(yè)供應(yīng)商。

開(kāi)源的“DIY”心態(tài)本身就是一種妥協(xié)——工程師和內(nèi)部人員可以利用開(kāi)源社區(qū)，那里分散的用戶群提供各種基層支持。這與你從供應(yīng)商那里得到的服務(wù)不同——你無(wú)法獲得全天候的便捷幫助，也無(wú)法在不進(jìn)行內(nèi)部研究的情況下獲得問(wèn)題的解答——但價(jià)格更低。

因此，最大的問(wèn)題是——何時(shí)應(yīng)該購(gòu)買數(shù)據(jù)標(biāo)注工具：

與許多高科技項(xiàng)目一樣，這種分析——何時(shí)構(gòu)建、何時(shí)購(gòu)買——需要深入思考并考量這些項(xiàng)目的來(lái)源和管理方式。大多數(shù)公司在考慮“構(gòu)建”選項(xiàng)時(shí)，面臨的與AI/ML項(xiàng)目相關(guān)的挑戰(zhàn)不僅僅是項(xiàng)目的構(gòu)建和開(kāi)發(fā)部分。要達(dá)到真正的AI/ML開(kāi)發(fā)階段，通常需要經(jīng)歷漫長(zhǎng)的學(xué)習(xí)過(guò)程。對(duì)于新的AI/ML團(tuán)隊(duì)和項(xiàng)目來(lái)說(shuō)，“未知的未知”數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)“已知的未知”。

為了使事情變得更簡(jiǎn)單，請(qǐng)考慮以下方面：

• 當(dāng)你處理大量數(shù)據(jù)時(shí)
• 當(dāng)你處理不同類型的數(shù)據(jù)時(shí)
• 您的模型或解決方案的相關(guān)功能將來(lái)可能會(huì)發(fā)生變化或發(fā)展
• 當(dāng)你有一個(gè)模糊或通用的用例時(shí)
• 當(dāng)你需要清楚了解部署數(shù)據(jù)標(biāo)注工具所涉及的費(fèi)用時(shí)
• 當(dāng)你沒(méi)有合適的勞動(dòng)力或熟練的專家來(lái)操作這些工具，并且希望將學(xué)習(xí)曲線降到最低時(shí)

如果您的反應(yīng)與這些情況相反，您應(yīng)該專注于構(gòu)建您的工具。

十四、如何選擇正確的數(shù)據(jù)標(biāo)注工具

選擇理想的數(shù)據(jù)標(biāo)注工具至關(guān)重要，它決定著您的 AI 項(xiàng)目能否成功。隨著市場(chǎng)快速擴(kuò)張和需求日益復(fù)雜，我們?yōu)槟峁┮环輰?shí)用且最新的指南，助您了解各種選擇，找到最符合您需求的工具。

數(shù)據(jù)標(biāo)注/標(biāo)記工具是一個(gè)基于云或本地的平臺(tái)，用于為機(jī)器學(xué)習(xí)模型注釋高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。雖然許多工具依賴外部供應(yīng)商完成復(fù)雜的任務(wù)，但也有一些工具使用定制或開(kāi)源工具。這些工具處理特定類型的數(shù)據(jù)，例如圖像、視頻、文本或音頻，并提供邊界框和多邊形等功能，以實(shí)現(xiàn)高效的標(biāo)記。

定義您的用例和數(shù)據(jù)類型

首先明確概述項(xiàng)目的要求：

• 您將注釋哪些類型的數(shù)據(jù) - 文本、圖像、視頻、音頻還是組合？
• 您的用例是否需要專門的注釋技術(shù)，例如圖像的語(yǔ)義分割、文本的情感分析或音頻的轉(zhuǎn)錄？

選擇一種不僅支持您當(dāng)前數(shù)據(jù)類型而且還足夠靈活以滿足項(xiàng)目發(fā)展過(guò)程中未來(lái)需求的工具。

評(píng)估注釋能力和技術(shù)

尋找提供與您的任務(wù)相關(guān)的全面注釋方法的平臺(tái)：

• 對(duì)于計(jì)算機(jī)視覺(jué)：邊界框、多邊形、語(yǔ)義分割、長(zhǎng)方體和關(guān)鍵點(diǎn)注釋。
• 對(duì)于 NLP：實(shí)體識(shí)別、情感標(biāo)記、詞性標(biāo)記和共指解析。
• 對(duì)于音頻：轉(zhuǎn)錄、說(shuō)話者分類和事件標(biāo)記。

現(xiàn)在，先進(jìn)的工具通常包括人工智能輔助或自動(dòng)標(biāo)記功能，可以加快注釋速度并提高一致性。

評(píng)估可擴(kuò)展性和自動(dòng)化

隨著項(xiàng)目的發(fā)展，您的工具應(yīng)該能夠處理不斷增加的數(shù)據(jù)量：

• 該平臺(tái)是否提供自動(dòng)或半自動(dòng)注釋以提高速度并減少人工工作量？
• 它能否管理企業(yè)規(guī)模的數(shù)據(jù)集而不存在性能瓶頸？
• 是否有內(nèi)置的工作流自動(dòng)化和任務(wù)分配功能來(lái)簡(jiǎn)化大型團(tuán)隊(duì)協(xié)作？

優(yōu)先考慮數(shù)據(jù)質(zhì)量控制

高質(zhì)量的注釋對(duì)于強(qiáng)大的AI模型至關(guān)重要：

• 尋求具有嵌入式質(zhì)量控制模塊的工具，例如實(shí)時(shí)審查、共識(shí)工作流程和審計(jì)跟蹤。
• 尋找支持錯(cuò)誤跟蹤、刪除重復(fù)、版本控制和輕松反饋集成的功能。
• 確保平臺(tái)允許您從一開(kāi)始就設(shè)置和監(jiān)控質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，最大限度地減少誤差和偏差。

考慮數(shù)據(jù)安全性和合規(guī)性

隨著人們對(duì)隱私和數(shù)據(jù)保護(hù)的擔(dān)憂日益加劇，安全性是不可協(xié)商的：

• 該工具應(yīng)提供強(qiáng)大的數(shù)據(jù)訪問(wèn)控制、加密和符合行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)（如 GDPR 或 HIPAA）。
• 評(píng)估數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)位置和方式（云、本地或混合選項(xiàng)），以及該工具是否支持安全共享和協(xié)作。

決定勞動(dòng)力管理

確定誰(shuí)將注釋您的數(shù)據(jù)：

• 該工具是否支持內(nèi)部和外包注釋團(tuán)隊(duì)？
• 是否有任務(wù)分配、進(jìn)度跟蹤和協(xié)作的功能？

考慮為新注釋者提供培訓(xùn)資源和支持。

選擇合適的合作伙伴，而不僅僅是供應(yīng)商

與工具提供商的關(guān)系很重要：

• 尋找能夠提供主動(dòng)支持、靈活性并愿意隨著您的需求變化而適應(yīng)的合作伙伴。
• 評(píng)估他們?cè)陬愃祈?xiàng)目方面的經(jīng)驗(yàn)、對(duì)反饋的響應(yīng)能力以及對(duì)保密和合規(guī)的承諾。

關(guān)鍵要點(diǎn)

最適合您項(xiàng)目的數(shù)據(jù)標(biāo)注工具應(yīng)該與您的特定數(shù)據(jù)類型相匹配，能夠隨著項(xiàng)目的發(fā)展而擴(kuò)展，保證數(shù)據(jù)質(zhì)量和安全性，并無(wú)縫集成到您的工作流程中。關(guān)注這些核心因素，并選擇一個(gè)緊跟最新 AI 趨勢(shì)的平臺(tái)，就能為您的 AI 計(jì)劃奠定長(zhǎng)期成功的基礎(chǔ)。

十五、行業(yè)特定的數(shù)據(jù)標(biāo)注用例和成功案例

數(shù)據(jù)標(biāo)注在各行各業(yè)都至關(guān)重要，它能夠幫助各行各業(yè)開(kāi)發(fā)更精準(zhǔn)、更高效的人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)模型。以下是一些特定行業(yè)的數(shù)據(jù)標(biāo)注用例：

醫(yī)療保健數(shù)據(jù)標(biāo)注

醫(yī)學(xué)影像的數(shù)據(jù)標(biāo)注對(duì)于開(kāi)發(fā) AI 驅(qū)動(dòng)的醫(yī)學(xué)影像分析工具至關(guān)重要。標(biāo)注人員會(huì)標(biāo)注醫(yī)學(xué)影像（例如 X 光片、MRI）中的腫瘤或特定解剖結(jié)構(gòu)等特征，從而使算法能夠更準(zhǔn)確地檢測(cè)疾病和異常情況。例如，在皮膚癌檢測(cè)系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)標(biāo)注對(duì)于訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型識(shí)別癌性病變至關(guān)重要。此外，數(shù)據(jù)標(biāo)注人員還會(huì)標(biāo)注電子病歷 (EMR) 和臨床記錄，這有助于開(kāi)發(fā)用于疾病診斷和自動(dòng)化醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分析的計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)。

零售數(shù)據(jù)標(biāo)注

零售數(shù)據(jù)標(biāo)注涉及標(biāo)記產(chǎn)品圖片、客戶數(shù)據(jù)和情緒數(shù)據(jù)。此類標(biāo)注有助于創(chuàng)建和訓(xùn)練 AI/ML 模型，以了解客戶情緒、推薦產(chǎn)品并提升整體客戶體驗(yàn)。

財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)標(biāo)注

金融行業(yè)利用數(shù)據(jù)標(biāo)注對(duì)金融新聞文章進(jìn)行欺詐檢測(cè)和情感分析。注釋者將交易或新聞文章標(biāo)記為欺詐或合法，訓(xùn)練人工智能模型自動(dòng)標(biāo)記可疑活動(dòng)并識(shí)別潛在的市場(chǎng)趨勢(shì)。例如，高質(zhì)量的注釋有助于金融機(jī)構(gòu)訓(xùn)練人工智能模型識(shí)別金融交易中的模式并檢測(cè)欺詐活動(dòng)。此外，金融數(shù)據(jù)標(biāo)注專注于注釋金融文檔和交易數(shù)據(jù)，這對(duì)于開(kāi)發(fā)用于檢測(cè)欺詐、解決合規(guī)性問(wèn)題和簡(jiǎn)化其他金融流程的人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)至關(guān)重要。

汽車數(shù)據(jù)標(biāo)注

汽車行業(yè)的數(shù)據(jù)標(biāo)注涉及標(biāo)記自動(dòng)駕駛汽車的數(shù)據(jù)，例如攝像頭和激光雷達(dá)傳感器信息。此類標(biāo)注有助于創(chuàng)建模型來(lái)檢測(cè)環(huán)境中的物體，并處理自動(dòng)駕駛汽車系統(tǒng)的其他關(guān)鍵數(shù)據(jù)點(diǎn)。

工業(yè)或制造數(shù)據(jù)標(biāo)注

制造業(yè)自動(dòng)化的數(shù)據(jù)標(biāo)注推動(dòng)了制造業(yè)智能機(jī)器人和自動(dòng)化系統(tǒng)的發(fā)展。注釋者標(biāo)記圖像或傳感器數(shù)據(jù)，以訓(xùn)練人工智能模型，用于執(zhí)行諸如物體檢測(cè)（機(jī)器人從倉(cāng)庫(kù)中拾取物品）或異常檢測(cè)（根據(jù)傳感器讀數(shù)識(shí)別潛在的設(shè)備故障）等任務(wù)。例如，數(shù)據(jù)標(biāo)注使機(jī)器人能夠識(shí)別和抓取生產(chǎn)線上的特定物體，從而提高效率和自動(dòng)化程度。此外，工業(yè)數(shù)據(jù)標(biāo)注還用于注釋來(lái)自各種工業(yè)應(yīng)用的數(shù)據(jù)，包括制造圖像、維護(hù)數(shù)據(jù)、安全數(shù)據(jù)和質(zhì)量控制信息。此類數(shù)據(jù)標(biāo)注有助于創(chuàng)建能夠檢測(cè)生產(chǎn)過(guò)程中異常并確保工人安全的模型。

電商數(shù)據(jù)標(biāo)注

注釋產(chǎn)品圖片和用戶評(píng)論，以進(jìn)行個(gè)性化推薦和情感分析。

十六、數(shù)據(jù)標(biāo)注的最佳實(shí)踐是什么

為了確保您的 AI 和機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目取得成功，遵循數(shù)據(jù)標(biāo)注的最佳實(shí)踐至關(guān)重要。這些實(shí)踐有助于提高注釋數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性：

• 選擇適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：創(chuàng)建足夠具體、有用但又足夠通用的數(shù)據(jù)標(biāo)簽，以捕獲數(shù)據(jù)集中所有可能的變化。
• 提供清晰的指示：制定詳細(xì)、易于理解的數(shù)據(jù)標(biāo)注指南和最佳實(shí)踐，以確保不同注釋器之間的數(shù)據(jù)一致性和準(zhǔn)確性。
• 優(yōu)化注釋工作量：由于注釋成本高昂，因此請(qǐng)考慮更實(shí)惠的替代方案，例如與提供預(yù)標(biāo)記數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)收集服務(wù)合作。
• 在必要時(shí)收集更多數(shù)據(jù)：為了防止機(jī)器學(xué)習(xí)模型的質(zhì)量受到影響，如果需要，可以與數(shù)據(jù)收集公司合作收集更多數(shù)據(jù)。
• 外包或眾包：當(dāng)數(shù)據(jù)標(biāo)注要求對(duì)于內(nèi)部資源來(lái)說(shuō)太大且耗時(shí)時(shí)，可以考慮外包或眾包。
• 結(jié)合人機(jī)協(xié)作：使用人機(jī)交互方法和數(shù)據(jù)標(biāo)注軟件，幫助人類注釋者專注于最具挑戰(zhàn)性的案例，并增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的多樣性。
• 優(yōu)先考慮質(zhì)量：定期測(cè)試數(shù)據(jù)標(biāo)注，以確保質(zhì)量。鼓勵(lì)多位注釋者互相評(píng)審彼此的工作，以確保數(shù)據(jù)集標(biāo)注的準(zhǔn)確性和一致性。
• 確保合規(guī)性：注釋敏感數(shù)據(jù)集（例如包含人物或健康記錄的圖像）時(shí)，請(qǐng)仔細(xì)考慮隱私和道德問(wèn)題。不遵守當(dāng)?shù)胤ㄒ?guī)可能會(huì)損害公司聲譽(yù)。

遵循這些數(shù)據(jù)標(biāo)注最佳實(shí)踐可以幫助您確保您的數(shù)據(jù)集被準(zhǔn)確標(biāo)記，數(shù)據(jù)科學(xué)家可以訪問(wèn)，并隨時(shí)為您的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)項(xiàng)目提供動(dòng)力。

十七、案例研究

以下是一些具體的案例研究，闡述了數(shù)據(jù)標(biāo)注和數(shù)據(jù)標(biāo)記在實(shí)際工作中的具體作用。

在我們最近的一個(gè)臨床數(shù)據(jù)許可項(xiàng)目中，我們處理了超過(guò) 6,000 小時(shí)的音頻，并仔細(xì)刪除了所有受保護(hù)的健康信息 (PHI)，以確保內(nèi)容符合 HIPAA 標(biāo)準(zhǔn)。去除身份信息后，這些數(shù)據(jù)即可用于訓(xùn)練醫(yī)療保健語(yǔ)音識(shí)別模型。

在這類項(xiàng)目中，真正的挑戰(zhàn)在于滿足嚴(yán)格的標(biāo)準(zhǔn)并達(dá)成關(guān)鍵里程碑。我們從原始音頻數(shù)據(jù)入手，這意味著我們非常重視對(duì)所有相關(guān)方進(jìn)行去身份識(shí)別。例如，當(dāng)我們使用命名實(shí)體識(shí)別 (NER) 分析時(shí)，我們的目標(biāo)不僅是將信息匿名化，還要確保其為模型正確標(biāo)注。

另一個(gè)引人注目的案例研究是一個(gè)大規(guī)模 對(duì)話式 AI 訓(xùn)練數(shù)據(jù) 項(xiàng)目，我們與 3,000 名語(yǔ)言學(xué)家合作了 14 周。成果如何？我們生成了 27 種不同語(yǔ)言的 AI 模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)，幫助開(kāi)發(fā)能夠以母語(yǔ)與用戶互動(dòng)的多語(yǔ)言數(shù)字助理。

這個(gè)項(xiàng)目真正凸顯了人才到位的重要性。我們的團(tuán)隊(duì)由眾多領(lǐng)域?qū)＜液蛿?shù)據(jù)處理人員組成，保持一切井然有序、精簡(jiǎn)高效對(duì)于按時(shí)完成任務(wù)至關(guān)重要。得益于我們的方法，我們得以提前完成項(xiàng)目，遠(yuǎn)遠(yuǎn)領(lǐng)先于行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。

另一個(gè)例子是，我們的一位醫(yī)療保健客戶需要頂級(jí)標(biāo)注醫(yī)學(xué)圖像，用于新的AI診斷工具。通過(guò)利用標(biāo)注專業(yè)知識(shí)，客戶將其模型的準(zhǔn)確率提高了25%，從而實(shí)現(xiàn)了更快、更可靠的診斷。

我們?cè)跈C(jī)器人訓(xùn)練和機(jī)器學(xué)習(xí)文本標(biāo)注等領(lǐng)域也做了大量工作。即使處理文本，隱私法仍然適用，因此去除敏感信息的身份信息并對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分類同樣重要。

對(duì)于所有這些不同類型的數(shù)據(jù)（無(wú)論是音頻、文本還是圖像），團(tuán)隊(duì)始終如一地應(yīng)用相同的成熟方法和原則，以確保每次都能取得成功。

十八、總結(jié)

關(guān)鍵要點(diǎn)

• 數(shù)據(jù)標(biāo)注是標(biāo)記數(shù)據(jù)以有效訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型的過(guò)程
• 高質(zhì)量的數(shù)據(jù)標(biāo)注直接影響AI模型的準(zhǔn)確性和性能
• 預(yù)計(jì)到 2028 年，全球數(shù)據(jù)標(biāo)注市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到 34 億美元，復(fù)合年增長(zhǎng)率為 38.5%
• 選擇正確的注釋工具和技術(shù)可以將項(xiàng)目成本降低高達(dá) 40%
• 實(shí)施人工智能輔助標(biāo)注可以為大多數(shù)項(xiàng)目提高 60-70% 的效率