想知道自動駕駛汽車或語音助手等尖端人工智能系統(tǒng)如何實現(xiàn)其驚人的準確性嗎？秘訣在于高質量的數(shù)據標注。這一過程確保數(shù)據被精確標記和分類，從而使機器學習 (ML) 模型發(fā)揮最佳性能。無論您是人工智能愛好者、商業(yè)領袖還是技術遠見者，本指南都將帶您了解數(shù)據標注所需的一切知識，從基礎知識到高級實踐。

一、為什么數(shù)據標注對于 AI 和 ML 至關重要

想象一下訓練一個機器人識別一只貓。如果沒有標記數(shù)據，機器人看到的只能是像素——一堆毫無意義的雜亂信息。但有了數(shù)據標注，這些像素就被賦予了有意義的標簽，例如“耳朵”、“尾巴”或“毛發(fā)”。這種結構化的輸入使人工智能能夠識別模式并做出預測。

關鍵數(shù)據：根據麻省理工學院的數(shù)據，80% 的數(shù)據科學家將超過 60% 的時間用于準備和注釋數(shù)據，而不是構建模型。這凸顯了數(shù)據標注作為人工智能基礎的重要性。

二、什么是數(shù)據標注

數(shù)據標注是指對數(shù)據（文本、圖像、音頻、視頻或 3D 點云數(shù)據）進行標記的過程，以便機器學習算法能夠處理和理解這些數(shù)據。為了使 AI 系統(tǒng)能夠自主工作，它們需要大量帶標注的數(shù)據來進行學習。

它在現(xiàn)實世界的人工智能應用中是如何運作的

• 自動駕駛汽車：帶注釋的圖像和激光雷達數(shù)據可幫助汽車檢測行人、路障和其他車輛。
• 醫(yī)療保健 AI：標記的 X 射線和 CT 掃描可以教會模型識別異常情況。
• 語音助手：帶注釋的音頻文件訓練語音識別系統(tǒng)理解口音、語言和情感。
• 零售人工智能：產品和客戶情緒標記可實現(xiàn)個性化推薦。

三、為什么數(shù)據標注至關重要

• AI 模型準確度：AI 模型的質量取決于其訓練數(shù)據。標注良好的數(shù)據可確保模型能夠識別模式、做出準確預測并適應新場景。
• 多樣化的應用：從面部識別和自動駕駛到情緒分析和醫(yī)學成像，注釋數(shù)據為各行各業(yè)最具創(chuàng)新性的人工智能解決方案提供支持。
• 更快的人工智能開發(fā)：隨著人工智能輔助標注工具的興起，項目可以以創(chuàng)紀錄的速度從概念轉向部署，減少人工并加快產品上市時間。

四、數(shù)據標注對人工智能項目的戰(zhàn)略重要性

數(shù)據標注領域持續(xù)快速發(fā)展，對人工智能發(fā)展具有重大影響：

• 市場增長：根據 Grand View Research 的預測，到 2028 年，全球數(shù)據標注工具市場規(guī)模預計將達到 34 億美元，2021 年至 2028 年的復合年增長率為 38.5%。
• 效率指標：最近的研究表明，與完全手動方法相比，人工智能輔助注釋可以將注釋時間減少高達 70%。
• 質量影響：IBM 研究表明，僅將注釋質量提高 5% 就可以將復雜計算機視覺任務的模型準確率提高 15-20%。
• 成本因素：組織平均每月花費 12,000 至 15,000 美元用于中型項目的數(shù)據標注服務。
• 采用率：目前 78% 的企業(yè) AI 項目使用內部和外包注釋服務的組合，高于 2022 年的 54%。
• 新興技術：主動學習和半監(jiān)督注釋方法為早期采用者降低了 35-40% 的注釋成本。
• 勞動力分布：注釋勞動力發(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)注釋中心進行。

五、新興數(shù)據標注趨勢

在新興技術和新行業(yè)需求的推動下，數(shù)據標注領域正在快速發(fā)展。以下是今年的熱點：

六、大語言模型 (LLM) 的數(shù)據標注

默認情況下，LLM 無法理解文本和句子。它們必須經過訓練才能解析每個短語和單詞，從而解讀用戶究竟在尋找什么，并相應地提供相應的內容。LLM 微調是這一過程中的關鍵步驟，使這些模型能夠適應特定的任務或領域。

因此，當生成式人工智能模型對查詢做出最精確和最相關的響應時——即使提出最奇怪的問題——它的準確性源于它能夠完美理解提示及其背后的復雜性，例如上下文、目的、諷刺、意圖等。

數(shù)據標注賦予 LLMS 實現(xiàn)這一目標的能力。 簡而言之，機器學習的數(shù)據標注包括標記、分類、標注以及為數(shù)據添加任何附加屬性，以便機器學習模型更好地處理和分析數(shù)據。只有通過這一關鍵過程，才能優(yōu)化結果，使其更加完美。

在為大型語言模型 (LLM) 進行數(shù)據標注時，會采用多種技術。雖然沒有系統(tǒng)的規(guī)則來指導具體實施哪種技術，但通常由專家自行決定，他們會分析每種技術的優(yōu)缺點，并采用最理想的技術。

讓我們看一下一些常見的 LLM 數(shù)據標注技術。

• 手動注釋： 這需要人工手動注釋和審查數(shù)據。雖然這能確保高質量的輸出，但卻繁瑣且耗時。
• 半自動標注： 人工與大型語言模型 (LLM) 協(xié)同工作，對數(shù)據集進行標記。這既確保了人工的準確性，也增強了機器的海量數(shù)據處理能力。AI 算法可以分析原始數(shù)據并提出初步標簽建議，從而節(jié)省人工標注人員的寶貴時間。（例如，AI 可以識別醫(yī)學圖像中潛在的感興趣區(qū)域，以便人工進一步標記）
• 半監(jiān)督學習： 將少量標記數(shù)據與大量未標記數(shù)據相結合，以提高模型性能。
• 自動注釋： 該技術節(jié)省時間，是注釋大量數(shù)據集的理想選擇，它依賴于 LLM 模型固有的標記和添加屬性的能力。雖然它節(jié)省時間并高效處理大量數(shù)據，但其準確性在很大程度上取決于預訓練模型的質量和相關性。
• 指令調優(yōu)： 指針對自然語言指令描述的任務對語言模型進行微調，涉及對多種指令集和相應輸出進行訓練。
• 零樣本學習： 基于現(xiàn)有知識和洞察，LLM 可以將帶標簽的數(shù)據作為輸出。這減少了獲取標簽的開銷，非常適合處理海量數(shù)據。該技術利用模型的現(xiàn)有知識對尚未明確訓練的任務進行預測。
• 提示： 類似于用戶向模型提示答案的方式，LLM 可以通過描述需求來注釋數(shù)據。此處的輸出質量直接取決于提示的質量以及輸入指令的準確性。
• 遷移學習： 在類似任務上使用預先訓練的模型來減少所需的標記數(shù)據量。
• 主動學習： 機器學習模型本身會引導數(shù)據標注過程。模型會識別對其學習最有益的數(shù)據點，并請求對這些特定點進行標注。這種有針對性的方法減少了需要標注的總體數(shù)據量，從而 提高了效率并 提升了模型性能。

七、現(xiàn)代人工智能應用的數(shù)據標注類型

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

1.圖像注釋

通過訓練過的數(shù)據集，它們可以即時精準地區(qū)分你的眼睛和鼻子，以及眉毛和睫毛。正因如此，無論你的臉型、距離相機的遠近等等，你應用的濾鏡都能完美適配。

所以，正如你現(xiàn)在所知，圖像標注在涉及面部識別、計算機視覺、機器人視覺等模塊中至關重要。當人工智能專家訓練此類模型時，他們會將標題、標識符和關鍵詞作為屬性添加到圖像中。然后，算法會根據這些參數(shù)進行識別和理解，并自主學習。

• 圖像分類——圖像分類涉及根據圖像內容為其分配預定義的類別或標簽。此類注釋用于訓練AI模型自動識別和分類圖像。
• 物體識別/檢測——物體識別（或物體檢測）是識別并標記圖像中特定物體的過程。此類標注用于訓練 AI 模型，使其能夠在現(xiàn)實世界的圖像或視頻中定位和識別物體。
• 分割——圖像分割涉及將圖像劃分為多個片段或區(qū)域，每個片段或區(qū)域對應一個特定的對象或感興趣的區(qū)域。這種類型的標注用于訓練AI模型以像素級分析圖像，從而實現(xiàn)更準確的對象識別和場景理解。
• 圖像字幕：圖像轉錄是從圖像中提取細節(jié)并將其轉換為描述性文本的過程，然后將其保存為帶注釋的數(shù)據。通過提供圖像并指定需要注釋的內容，該工具可以生成圖像及其相應的描述。
• 光學字符識別 (OCR)：OCR 技術使計算機能夠讀取和識別掃描圖像或文檔中的文本。此過程有助于準確提取文本，并對數(shù)字化、自動化數(shù)據錄入以及改善視障人士的可訪問性產生了重大影響。
• 姿勢估計（關鍵點注釋）： 姿勢估計涉及精確定位和跟蹤身體上的關鍵點（通常在關節(jié)處），以確定一個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)據比圖像數(shù)據更具動態(tài)性。音頻文件與多種因素相關，包括但不限于語言、說話者人口統(tǒng)計、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)都應該通過時間戳、音頻標簽等技術進行識別和標記。除了簡單的言語提示外，諸如靜默、呼吸甚至背景噪音等非言語情況也可以進行注釋，以便系統(tǒng)全面理解。

• 音頻分類：音頻分類根據聲音數(shù)據的特征對其進行排序，使機器能夠識別和區(qū)分各種類型的音頻，例如音樂、語音和自然聲音。它通常用于對音樂類型進行分類，從而幫助 Spotify 等平臺推薦類似的曲目。
• 音頻轉錄：音頻轉錄是將音頻文件中的口語內容轉換為書面文本的過程，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轉錄多種語言，但可能需要一些手動校正。我們提供了一個教程，教您如何使用 Shaip 的音頻注釋工具來優(yōu)化這些轉錄。

3.視頻注釋

圖像是靜止的，而視頻則是一系列圖像的合集，營造出物體運動的效果。合集中的每一幅圖像都稱為一幀。就視頻標注而言，該過程涉及添加關鍵點、多邊形或邊界框，以標注每一幀中場域內的不同物體。

當這些幀被拼接在一起時，實際的AI模型可以學習運動、行為、模式等。只有通過視頻注釋，才能在系統(tǒng)中實現(xiàn)定位、運動模糊和物體追蹤等概念。各種視頻數(shù)據標注軟件可以幫助您注釋幀。當這些帶注釋的幀被拼接在一起時，AI模型可以學習運動、行為、模式等。視頻注釋對于在AI中實現(xiàn)定位、運動模糊和物體追蹤等概念至關重要。

• 視頻分類（標記）：視頻分類涉及將視頻內容分類到特定類別中，這對于審核在線內容和確保用戶的安全體驗至關重要。
• 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容轉換為描述性文本。
• 視頻事件或動作檢測：該技術識別和分類視頻中的動作，通常用于體育運動中分析表現(xiàn)或在監(jiān)視中檢測罕見事件。
• 視頻對象檢測和跟蹤：視頻中的對象檢測可以識別對象并跟蹤它們在幀之間的運動，并記錄它們在序列中移動時的位置和大小等細節(jié)。

4.文本注釋

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

作為人類，我們天生就擅長理解短語的語境、每個單詞、句子或短語的含義，并將它們與特定情境或對話聯(lián)系起來，最終領悟語句背后的整體含義。而機器則無法做到精準的理解。它們無法理解諷刺、幽默等抽象元素，因此文本數(shù)據標注變得更加困難。正因如此，文本標注才需要一些更精細的階段，例如：

• 語義標注——通過適當?shù)年P鍵詞標記和識別參數(shù)，使對象、產品和服務更具相關性。聊天機器人也能通過這種方式模仿人類對話。
• 意圖注釋——標記用戶的意圖及其使用的語言，以便機器理解。借助此，模型可以區(qū)分請求與命令、推薦與預訂等等。
• 情緒標注——情緒標注是指用文本數(shù)據所傳達的情緒（例如積極、消極或中性）來標記文本數(shù)據。這種標注通常用于情緒分析，其中訓練 AI 模型來理解和評估文本中表達的情緒。

• 實體標注 ——對非結構化句子進行標注，使其更有意義，并轉化為機器能夠理解的格式。實現(xiàn)這一目標涉及兩個方面—— 命名實體識別 和 實體鏈接。命名實體識別是指對地點、人物、事件、組織等名稱進行標記和識別；實體鏈接是指將這些標記與其后的句子、短語、事實或觀點聯(lián)系起來?？偟膩碚f，這兩個過程建立了相關文本與其周圍陳述之間的關系。
• 文本分類——可以根據總體主題、趨勢、主題、觀點、類別（體育、娛樂等）和其他參數(shù)對句子或段落進行標記和分類。

5.激光雷達注記

LiDAR 標注涉及對來自 LiDAR 傳感器的 3D 點云數(shù)據進行標記和分類。這一重要過程有助于機器理解各種用途的空間信息。例如，在自動駕駛汽車中，帶標注的 LiDAR 數(shù)據可幫助汽車識別物體并安全導航。在城市規(guī)劃中，它有助于創(chuàng)建詳細的 3D 城市地圖。在環(huán)境監(jiān)測方面，它有助于分析森林結構和追蹤地形變化。此外，它還用于機器人、增強現(xiàn)實和建筑領域，以實現(xiàn)精確測量和物體識別。

八、機器學習成功的分步數(shù)據標記/數(shù)據標注過程

數(shù)據標注流程包含一系列定義明確的步驟，旨在確保機器學習應用的數(shù)據標注過程高質量且準確。這些步驟涵蓋了整個流程的各個環(huán)節(jié)，從非結構化數(shù)據收集到導出標注數(shù)據以供后續(xù)使用。有效的 MLOps 實踐可以簡化這一流程并提高整體效率。

數(shù)據標注團隊的工作方式如下：

• 數(shù)據收集：數(shù)據標注過程的第一步是將所有相關數(shù)據（例如圖像、視頻、錄音或文本數(shù)據）收集到一個集中位置。
• 數(shù)據預處理：通過校正圖像傾斜、格式化文本或轉錄視頻內容來標準化和增強收集的數(shù)據。預處理可確保數(shù)據已準備好用于注釋任務。
• 選擇正確的供應商或工具：根據項目要求選擇合適的數(shù)據標注工具或供應商。
• 注釋指南：為注釋者或注釋工具建立明確的指導方針，以確保整個過程的一致性和準確性。
• 注釋：按照既定的準則，使用人工注釋者或數(shù)據標注平臺對數(shù)據進行標記和標簽。
• 質量保證 (QA)：審查標注數(shù)據，確保其準確性和一致性。如有必要，可采用多個盲注方法，以驗證結果的質量。
• 數(shù)據導出：完成數(shù)據標注后，以所需格式導出數(shù)據。像 Nanonets 這樣的平臺可以將數(shù)據無縫導出到各種商業(yè)軟件應用程序。

整個數(shù)據標注過程可能需要幾天到幾周的時間，具體取決于項目的規(guī)模、復雜性和可用資源。

九、企業(yè)數(shù)據標注平臺/數(shù)據標簽工具中需要關注的高級功能

數(shù)據標注工具是決定 AI 項目成敗的決定性因素。當涉及到精準的輸出和結果時，數(shù)據集本身的質量并不重要。事實上，用于訓練 AI 模塊的數(shù)據標注工具會極大地影響輸出結果。

因此，選擇并使用功能最強大、最合適的數(shù)據標注工具至關重要，它能夠滿足您的業(yè)務或項目需求。但首先，什么是數(shù)據標注工具？它的作用是什么？有哪些類型？讓我們來一探究竟。

與其他工具類似，數(shù)據標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)據標注工具時應該關注的一些最基本功能。

數(shù)據集管理

您打算使用的數(shù)據標注工具必須支持您現(xiàn)有的高質量大型數(shù)據集，并允許您將其導入軟件進行標注。因此，管理數(shù)據集是工具提供的主要功能?，F(xiàn)代解決方案提供的功能可讓您無縫導入大量數(shù)據，同時允許您通過排序、篩選、克隆、合并等操作來組織數(shù)據集。

數(shù)據集輸入完成后，接下來就是將其導出為可用文件。您使用的工具應該允許您以指定的格式保存數(shù)據集，以便將其輸入到機器學習模型中。有效的數(shù)據版本控制功能對于在整個注釋過程中維護數(shù)據集的完整性至關重要。

注釋技術

這就是數(shù)據標注工具的構建或設計目標。一個可靠的工具應該提供一系列適用于所有類型數(shù)據集的標注技術。除非您正在開發(fā)定制的解決方案來滿足您的需求。您的工具應該能夠標注來自計算機視覺的視頻或圖像、來自自然語言處理 (NLP) 的音頻或文本以及轉錄等等。進一步細化，應該提供邊界框、語義分割、實例分割、 長方體、插值、情感分析、詞性分析、共指解等等選項。

對于新手來說，也有一些基于人工智能的數(shù)據標注工具。這些工具配備了人工智能模塊，可以自主學習注釋者的工作模式，并自動注釋圖像或文本。這些模塊可以為注釋者提供強大的輔助，優(yōu)化注釋，甚至進行質量檢查。

數(shù)據質量控制

說到質量檢查，市面上有不少數(shù)據標注工具都內置了質量檢查模塊。這些模塊可以幫助注釋者更好地與團隊成員協(xié)作，并優(yōu)化工作流程。借助此功能，注釋者可以實時標記和跟蹤評論或反饋，追蹤文件更改人員的身份，恢復之前的版本，選擇標簽共識等等。

安全

由于您正在處理數(shù)據，因此安全性應是重中之重。您可能正在處理機密數(shù)據，例如涉及個人信息或知識產權的數(shù)據。因此，您的工具必須在數(shù)據存儲位置和共享方式方面提供嚴密的安全性。它必須提供限制團隊成員訪問權限、防止未經授權的下載等工具。

除此之外，還必須滿足和遵守數(shù)據安全標準和協(xié)議。

人員管理

數(shù)據標注工具也是一種項目管理平臺，可以用來將任務分配給團隊成員、進行協(xié)作、進行評審等等。因此，您的工具應該與您的工作流程和流程相契合，以優(yōu)化生產力。

此外，該工具還必須具有最小的學習曲線，因為數(shù)據標注過程本身就很耗時。僅僅學習該工具沒有任何意義，花費太多時間是沒有用的。因此，它應該直觀、無縫，方便任何人快速上手。

十、數(shù)據標注有哪些好處

數(shù)據標注對于優(yōu)化機器學習系統(tǒng)和提供更好的用戶體驗至關重要。以下是數(shù)據標注的一些主要優(yōu)勢：

• 提高訓練效率：數(shù)據標記有助于更好地訓練機器學習模型，提高整體效率并產生更準確的結果。
• 提高精度：準確注釋的數(shù)據可確保算法能夠有效地適應和學習，從而在未來的任務中實現(xiàn)更高的精度。
• 減少人工干預：先進的數(shù)據標注工具顯著減少了人工干預的需要，簡化了流程并降低了相關成本。

因此，數(shù)據標注有助于提高機器學習系統(tǒng)的效率和精確度，同時最大限度地減少傳統(tǒng)上訓練人工智能模型所需的成本和人工工作量。

十一、數(shù)據標注中的質量控制

通過多階段的質量控制來確保一流的質量，以確保數(shù)據標注項目的質量。

• 初始培訓：注釋者接受了針對特定項目指南的全面培訓。
• 持續(xù)監(jiān)控：注釋過程中定期進行質量檢查。
• 最終審查：由高級注釋員和自動化工具進行全面審查，以確保準確性和一致性。

此外，人工智能還可以識別人工注釋中的不一致之處，并將其標記以供審核，從而確保更高的整體數(shù)據質量。（例如，人工智能可以檢測出不同注釋者對同一圖像中同一對象的標注方式的差異）。因此，結合人工和人工智能，注釋質量可以顯著提高，同時縮短完成項目所需的總時間。

十二、克服常見的數(shù)據標注挑戰(zhàn)

數(shù)據標注在人工智能和機器學習模型的開發(fā)和準確性方面起著至關重要的作用。然而，這個過程也面臨著一系列挑戰(zhàn)：

• 數(shù)據標注成本：數(shù)據標注可以手動或自動執(zhí)行。手動注釋需要投入大量的精力、時間和資源，這可能會導致成本增加。在整個過程中維護數(shù)據質量也會增加這些費用。
• 注釋準確性：注釋過程中的人為錯誤可能導致數(shù)據質量不佳，直接影響AI/ML模型的性能和預測。Gartner的一項研究指出，數(shù)據質量不佳會使公司損失高達15%的收入。
• 可擴展性：隨著數(shù)據量的增加，注釋過程會變得更加復雜和耗時，尤其是在處理多模式數(shù)據時。在保持質量和效率的同時擴展數(shù)據標注對許多組織來說都是一項挑戰(zhàn)。
• 數(shù)據隱私和安全：注釋敏感數(shù)據（例如個人信息、醫(yī)療記錄或財務數(shù)據）會引發(fā)隱私和安全方面的擔憂。確保注釋過程符合相關的數(shù)據保護法規(guī)和道德準則，對于避免法律和聲譽風險至關重要。
• 管理多種數(shù)據類型：處理文本、圖像、音頻和視頻等各種數(shù)據類型可能頗具挑戰(zhàn)性，尤其是在需要不同的注釋技術和專業(yè)知識的情況下。協(xié)調和管理跨這些數(shù)據類型的注釋流程可能非常復雜且耗費資源。

組織可以理解并解決這些挑戰(zhàn)，以克服與數(shù)據標注相關的障礙并提高其人工智能和機器學習項目的效率和有效性。

十三、數(shù)據標注工具比較：構建與購買決策框架

在數(shù)據標注或數(shù)據標記項目中，一個至關重要且至關重要的問題是如何選擇構建或購買這些流程所需的功能。這個問題可能在項目的不同階段出現(xiàn)多次，或與項目的不同部分相關。在選擇內部構建系統(tǒng)還是依賴供應商時，總是需要權衡利弊。

您可能已經意識到，數(shù)據標注是一個復雜的過程。同時，它也是一個主觀的過程。也就是說，對于是否應該購買或構建數(shù)據標注工具這個問題，沒有唯一的答案。您需要考慮很多因素，并問自己一些問題來了解您的需求，并確定是否真的需要購買或構建一個。

為了簡單起見，以下是您應該考慮的一些因素。

你的目標

• 您需要定義的第一個要素是人工智能和機器學習概念的目標。
• 您為什么要在您的業(yè)務中實施它們？
• 他們是否解決了您的客戶所面臨的實際問題？
• 他們正在進行任何前端或后端流程嗎？
• 您會使用 AI 來引入新功能或優(yōu)化現(xiàn)有的網站、應用程序或模塊嗎？
• 您的競爭對手在您的領域中正在做什么？
• 您是否有足夠的需要 AI 干預的用例？

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

人工智能數(shù)據收集/許可

AI 模型的運行只需要一個要素——數(shù)據。您需要確定從哪里可以生成海量的真實數(shù)據。如果您的企業(yè)生成大量數(shù)據，需要處理這些數(shù)據以獲取關于業(yè)務、運營、競爭對手研究、市場波動分析、客戶行為研究等方面的關鍵洞察，那么您需要一個數(shù)據標注工具。但是，您還應該考慮生成的數(shù)據量。如前所述，AI 模型的有效性取決于其輸入數(shù)據的質量和數(shù)量。因此，您的決策應該始終取決于這個因素。

如果您沒有合適的數(shù)據來訓練機器學習模型，供應商可以為您提供幫助，幫助您獲得訓練機器學習模型所需的數(shù)據集的數(shù)據許可。在某些情況下，供應商帶來的價值不僅包括技術實力，還包括有助于項目成功的資源。

預算

另一個基本條件可能影響我們當前討論的每一個因素。當你了解自己是否有足夠的預算時，關于是否應該構建或購買數(shù)據標注的問題的答案就變得很容易了。

合規(guī)性的復雜性

在數(shù)據隱私和敏感數(shù)據的正確處理方面，供應商可以提供極大的幫助。這類用例之一涉及醫(yī)院或醫(yī)療保健相關企業(yè)，他們希望利用機器學習的強大功能，同時又不損害其對《健康保險流通與責任法》(HIPAA) 和其他數(shù)據隱私規(guī)則的遵守。即使在醫(yī)療領域之外，像歐洲《通用數(shù)據保護條例》(GDPR) 這樣的法律也在加強對數(shù)據集的控制，并要求企業(yè)利益相關者提高警惕。

人員

無論您的業(yè)務規(guī)模、范圍和領域如何，數(shù)據標注都需要熟練的人力。即使您每天只生成極少量的數(shù)據，也需要數(shù)據專家來處理您的數(shù)據并進行標注。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，或者他們是否需要提升技能？如果他們需要提升技能，您是否有足夠的預算來培訓他們？

此外，最佳的數(shù)據標注和數(shù)據標記程序會聘請多位主題或領域專家，并根據年齡、性別和專業(yè)領域等人口統(tǒng)計數(shù)據（通常也根據他們使用的本地語言）對他們進行細分。這正是 Shaip 所強調的，即讓合適的人坐在合適的位置，從而推動正確的“人機交互”流程，最終引領您的程序化工作走向成功。

小型和大型項目運營和成本門檻

很多情況下，對于規(guī)模較小的項目或項目階段較短的項目，供應商支持可能更適合。當成本可控時，公司可以通過外包來提高數(shù)據標注或數(shù)據標記項目的效率。

公司還可以關注一些重要的閾值——許多供應商將成本與數(shù)據消耗量或其他資源基準掛鉤。例如，假設一家公司與一家供應商簽約，由其負責設置測試集所需的繁瑣數(shù)據錄入工作。

協(xié)議中可能存在隱藏門檻，例如，業(yè)務合作伙伴必須從AWS或其他第三方供應商那里購買另一個AWS數(shù)據存儲塊，或購買其他服務組件。他們會以更高的成本轉嫁給客戶，使客戶無法承受。

在這種情況下，對供應商提供的服務進行計量有助于保持項目成本可承受。設定合適的范圍將確保項目成本不超過公司合理或可行的范圍。

開源和免費軟件替代品

除了完全供應商支持之外，還有一些替代方案，例如使用開源軟件，甚至免費軟件來開展數(shù)據標注或標記項目。這里存在一種中間地帶，即公司無需從頭開始創(chuàng)建所有內容，但也要避免過度依賴商業(yè)供應商。

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

因此，最大的問題是——何時應該購買數(shù)據標注工具：

與許多高科技項目一樣，這種分析——何時構建、何時購買——需要深入思考并考量這些項目的來源和管理方式。大多數(shù)公司在考慮“構建”選項時，面臨的與AI/ML項目相關的挑戰(zhàn)不僅僅是項目的構建和開發(fā)部分。要達到真正的AI/ML開發(fā)階段，通常需要經歷漫長的學習過程。對于新的AI/ML團隊和項目來說，“未知的未知”數(shù)量遠遠超過“已知的未知”。

為了使事情變得更簡單，請考慮以下方面：

• 當你處理大量數(shù)據時
• 當你處理不同類型的數(shù)據時
• 您的模型或解決方案的相關功能將來可能會發(fā)生變化或發(fā)展
• 當你有一個模糊或通用的用例時
• 當你需要清楚了解部署數(shù)據標注工具所涉及的費用時
• 當你沒有合適的勞動力或熟練的專家來操作這些工具，并且希望將學習曲線降到最低時

如果您的反應與這些情況相反，您應該專注于構建您的工具。

十四、如何選擇正確的數(shù)據標注工具

選擇理想的數(shù)據標注工具至關重要，它決定著您的 AI 項目能否成功。隨著市場快速擴張和需求日益復雜，我們?yōu)槟峁┮环輰嵱们易钚碌闹改?，助您了解各種選擇，找到最符合您需求的工具。

數(shù)據標注/標記工具是一個基于云或本地的平臺，用于為機器學習模型注釋高質量的訓練數(shù)據。雖然許多工具依賴外部供應商完成復雜的任務，但也有一些工具使用定制或開源工具。這些工具處理特定類型的數(shù)據，例如圖像、視頻、文本或音頻，并提供邊界框和多邊形等功能，以實現(xiàn)高效的標記。

定義您的用例和數(shù)據類型

首先明確概述項目的要求：

• 您將注釋哪些類型的數(shù)據 - 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，例如圖像的語義分割、文本的情感分析或音頻的轉錄？

選擇一種不僅支持您當前數(shù)據類型而且還足夠靈活以滿足項目發(fā)展過程中未來需求的工具。

評估注釋能力和技術

尋找提供與您的任務相關的全面注釋方法的平臺：

• 對于計算機視覺：邊界框、多邊形、語義分割、長方體和關鍵點注釋。
• 對于 NLP：實體識別、情感標記、詞性標記和共指解析。
• 對于音頻：轉錄、說話者分類和事件標記。

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

評估可擴展性和自動化

隨著項目的發(fā)展，您的工具應該能夠處理不斷增加的數(shù)據量：

• 該平臺是否提供自動或半自動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)據集而不存在性能瓶頸？
• 是否有內置的工作流自動化和任務分配功能來簡化大型團隊協(xié)作？

優(yōu)先考慮數(shù)據質量控制

高質量的注釋對于強大的AI模型至關重要：

• 尋求具有嵌入式質量控制模塊的工具，例如實時審查、共識工作流程和審計跟蹤。
• 尋找支持錯誤跟蹤、刪除重復、版本控制和輕松反饋集成的功能。
• 確保平臺允許您從一開始就設置和監(jiān)控質量標準，最大限度地減少誤差和偏差。

考慮數(shù)據安全性和合規(guī)性

隨著人們對隱私和數(shù)據保護的擔憂日益加劇，安全性是不可協(xié)商的：

• 該工具應提供強大的數(shù)據訪問控制、加密和符合行業(yè)標準（如 GDPR 或 HIPAA）。
• 評估數(shù)據的存儲位置和方式（云、本地或混合選項），以及該工具是否支持安全共享和協(xié)作。

決定勞動力管理

確定誰將注釋您的數(shù)據：

• 該工具是否支持內部和外包注釋團隊？
• 是否有任務分配、進度跟蹤和協(xié)作的功能？

考慮為新注釋者提供培訓資源和支持。

選擇合適的合作伙伴，而不僅僅是供應商

與工具提供商的關系很重要：

• 尋找能夠提供主動支持、靈活性并愿意隨著您的需求變化而適應的合作伙伴。
• 評估他們在類似項目方面的經驗、對反饋的響應能力以及對保密和合規(guī)的承諾。

關鍵要點

最適合您項目的數(shù)據標注工具應該與您的特定數(shù)據類型相匹配，能夠隨著項目的發(fā)展而擴展，保證數(shù)據質量和安全性，并無縫集成到您的工作流程中。關注這些核心因素，并選擇一個緊跟最新 AI 趨勢的平臺，就能為您的 AI 計劃奠定長期成功的基礎。

十五、行業(yè)特定的數(shù)據標注用例和成功案例

數(shù)據標注在各行各業(yè)都至關重要，它能夠幫助各行各業(yè)開發(fā)更精準、更高效的人工智能和機器學習模型。以下是一些特定行業(yè)的數(shù)據標注用例：

醫(yī)療保健數(shù)據標注

醫(yī)學影像的數(shù)據標注對于開發(fā) AI 驅動的醫(yī)學影像分析工具至關重要。標注人員會標注醫(yī)學影像（例如 X 光片、MRI）中的腫瘤或特定解剖結構等特征，從而使算法能夠更準確地檢測疾病和異常情況。例如，在皮膚癌檢測系統(tǒng)中，數(shù)據標注對于訓練機器學習模型識別癌性病變至關重要。此外，數(shù)據標注人員還會標注電子病歷 (EMR) 和臨床記錄，這有助于開發(fā)用于疾病診斷和自動化醫(yī)學數(shù)據分析的計算機視覺系統(tǒng)。

零售數(shù)據標注

零售數(shù)據標注涉及標記產品圖片、客戶數(shù)據和情緒數(shù)據。此類標注有助于創(chuàng)建和訓練 AI/ML 模型，以了解客戶情緒、推薦產品并提升整體客戶體驗。

財務數(shù)據標注

金融行業(yè)利用數(shù)據標注對金融新聞文章進行欺詐檢測和情感分析。注釋者將交易或新聞文章標記為欺詐或合法，訓練人工智能模型自動標記可疑活動并識別潛在的市場趨勢。例如，高質量的注釋有助于金融機構訓練人工智能模型識別金融交易中的模式并檢測欺詐活動。此外，金融數(shù)據標注專注于注釋金融文檔和交易數(shù)據，這對于開發(fā)用于檢測欺詐、解決合規(guī)性問題和簡化其他金融流程的人工智能/機器學習系統(tǒng)至關重要。

汽車數(shù)據標注

汽車行業(yè)的數(shù)據標注涉及標記自動駕駛汽車的數(shù)據，例如攝像頭和激光雷達傳感器信息。此類標注有助于創(chuàng)建模型來檢測環(huán)境中的物體，并處理自動駕駛汽車系統(tǒng)的其他關鍵數(shù)據點。

工業(yè)或制造數(shù)據標注

制造業(yè)自動化的數(shù)據標注推動了制造業(yè)智能機器人和自動化系統(tǒng)的發(fā)展。注釋者標記圖像或傳感器數(shù)據，以訓練人工智能模型，用于執(zhí)行諸如物體檢測（機器人從倉庫中拾取物品）或異常檢測（根據傳感器讀數(shù)識別潛在的設備故障）等任務。例如，數(shù)據標注使機器人能夠識別和抓取生產線上的特定物體，從而提高效率和自動化程度。此外，工業(yè)數(shù)據標注還用于注釋來自各種工業(yè)應用的數(shù)據，包括制造圖像、維護數(shù)據、安全數(shù)據和質量控制信息。此類數(shù)據標注有助于創(chuàng)建能夠檢測生產過程中異常并確保工人安全的模型。

電商數(shù)據標注

注釋產品圖片和用戶評論，以進行個性化推薦和情感分析。

十六、數(shù)據標注的最佳實踐是什么

為了確保您的 AI 和機器學習項目取得成功，遵循數(shù)據標注的最佳實踐至關重要。這些實踐有助于提高注釋數(shù)據的準確性和一致性：

• 選擇適當?shù)臄?shù)據結構：創(chuàng)建足夠具體、有用但又足夠通用的數(shù)據標簽，以捕獲數(shù)據集中所有可能的變化。
• 提供清晰的指示：制定詳細、易于理解的數(shù)據標注指南和最佳實踐，以確保不同注釋器之間的數(shù)據一致性和準確性。
• 優(yōu)化注釋工作量：由于注釋成本高昂，因此請考慮更實惠的替代方案，例如與提供預標記數(shù)據集的數(shù)據收集服務合作。
• 在必要時收集更多數(shù)據：為了防止機器學習模型的質量受到影響，如果需要，可以與數(shù)據收集公司合作收集更多數(shù)據。
• 外包或眾包：當數(shù)據標注要求對于內部資源來說太大且耗時時，可以考慮外包或眾包。
• 結合人機協(xié)作：使用人機交互方法和數(shù)據標注軟件，幫助人類注釋者專注于最具挑戰(zhàn)性的案例，并增加訓練數(shù)據集的多樣性。
• 優(yōu)先考慮質量：定期測試數(shù)據標注，以確保質量。鼓勵多位注釋者互相評審彼此的工作，以確保數(shù)據集標注的準確性和一致性。
• 確保合規(guī)性：注釋敏感數(shù)據集（例如包含人物或健康記錄的圖像）時，請仔細考慮隱私和道德問題。不遵守當?shù)胤ㄒ?guī)可能會損害公司聲譽。

遵循這些數(shù)據標注最佳實踐可以幫助您確保您的數(shù)據集被準確標記，數(shù)據科學家可以訪問，并隨時為您的數(shù)據驅動項目提供動力。

十七、案例研究

以下是一些具體的案例研究，闡述了數(shù)據標注和數(shù)據標記在實際工作中的具體作用。

在我們最近的一個臨床數(shù)據許可項目中，我們處理了超過 6,000 小時的音頻，并仔細刪除了所有受保護的健康信息 (PHI)，以確保內容符合 HIPAA 標準。去除身份信息后，這些數(shù)據即可用于訓練醫(yī)療保健語音識別模型。

在這類項目中，真正的挑戰(zhàn)在于滿足嚴格的標準并達成關鍵里程碑。我們從原始音頻數(shù)據入手，這意味著我們非常重視對所有相關方進行去身份識別。例如，當我們使用命名實體識別 (NER) 分析時，我們的目標不僅是將信息匿名化，還要確保其為模型正確標注。

另一個引人注目的案例研究是一個大規(guī)模 對話式 AI 訓練數(shù)據 項目，我們與 3,000 名語言學家合作了 14 周。成果如何？我們生成了 27 種不同語言的 AI 模型訓練數(shù)據，幫助開發(fā)能夠以母語與用戶互動的多語言數(shù)字助理。

這個項目真正凸顯了人才到位的重要性。我們的團隊由眾多領域專家和數(shù)據處理人員組成，保持一切井然有序、精簡高效對于按時完成任務至關重要。得益于我們的方法，我們得以提前完成項目，遠遠領先于行業(yè)標準。

另一個例子是，我們的一位醫(yī)療保健客戶需要頂級標注醫(yī)學圖像，用于新的AI診斷工具。通過利用標注專業(yè)知識，客戶將其模型的準確率提高了25%，從而實現(xiàn)了更快、更可靠的診斷。

我們在機器人訓練和機器學習文本標注等領域也做了大量工作。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原始數(shù)據進行分類同樣重要。

對于所有這些不同類型的數(shù)據（無論是音頻、文本還是圖像），團隊始終如一地應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

關鍵要點

• 數(shù)據標注是標記數(shù)據以有效訓練機器學習模型的過程
• 高質量的數(shù)據標注直接影響AI模型的準確性和性能
• 預計到 2028 年，全球數(shù)據標注市場規(guī)模將達到 34 億美元，復合年增長率為 38.5%
• 選擇正確的注釋工具和技術可以將項目成本降低高達 40%
• 實施人工智能輔助標注可以為大多數(shù)項目提高 60-70% 的效率