在一個商業企業相互競爭以成為第一個通過應用人工智能解決方案改變其業務實踐的世界中，數據標籤似乎是每個人都開始從事的一項任務。 也許，那是因為您訓練 AI 模型的數據質量決定了它們的準確性和成功率。
數據標籤或數據註釋從來都不是一次性事件。 這是一個連續的過程。 沒有任何關鍵點可以讓您認為您已經完成了足夠的培訓，或者您的 AI 模型可以準確地實現結果。
但是，人工智能利用新機會的承諾在哪裡出錯了？ 有時在數據標記過程中。
企業採用人工智能解決方案的主要痛點之一是數據註釋。 那麼讓我們來看看要避免的前 5 個數據標記錯誤。
要避免的 5 大數據標記錯誤
沒有為項目收集足夠的數據
數據是必不可少的，但它應該與您的項目目標相關。 為了讓模型給出準確的結果，它所訓練的數據應該被標記，質量檢查以確保准確性。
如果您想開發一個有效的、可靠的 AI 解決方案，您必須為其提供大量高質量的相關數據。 而且，您必須不斷將這些數據提供給您的機器學習模型，以便它們能夠理解和關聯您提供的各種信息。
顯然，您使用的數據集越大，預測效果就越好。
數據標記過程中的一個陷阱是為不太常見的變量收集的數據非常少。 當您根據原始文檔中的一個常用變量標記圖像時，您並不是在其他不太常用的變量上訓練您的深度學習 AI 模型。
深度學習模型需要數千個數據片段才能使模型表現得相當好。 例如，在訓練基於 AI 的機械臂來操縱複雜機械時，工作中的每一個細微變化都可能需要另一批訓練數據集。 但是，收集此類數據可能很昂貴，有時甚至是完全不可能的，並且很難為任何企業進行註釋。
不驗證數據質量
雖然擁有數據是一回事，但驗證您使用的數據集以確保它們具有一致的高質量也至關重要。 然而，企業發現獲取高質量的數據集具有挑戰性。 一般來說，有兩種基本類型的數據集——主觀的和客觀的。
在標記數據集時，標記者的主觀真實性開始發揮作用。 例如，他們的經驗、語言、文化解釋、地理等等都會影響他們對數據的解釋。 每個貼標者總是會根據自己的偏見提供不同的答案。 但是主觀數據沒有“正確或錯誤的答案”——這就是為什麼員工在標記圖像和其他數據時需要有明確的標準和指導方針。客觀數據帶來的挑戰是標註者沒有領域經驗或知識來識別正確答案的風險。 完全消除人為錯誤是不可能的，因此制定標準和閉環反饋方法變得至關重要。
在標記數據集時，標記者的主觀真實性開始發揮作用。 例如，他們的經驗、語言、文化解釋、地理等等都會影響他們對數據的解釋。 每個貼標者總是會根據自己的偏見提供不同的答案。 但是主觀數據沒有“正確或錯誤的答案”——這就是為什麼員工在標記圖像和其他數據時需要有明確的標準和指導方針。
不專注於勞動力管理
機器學習模型依賴於不同類型的大數據集，因此可以滿足每個場景。 然而，成功的圖像註釋伴隨著其自身的勞動力管理挑戰。
一個主要問題是管理可以手動處理大量非結構化數據集的龐大勞動力。 其次是在整個員工隊伍中保持高質量標準。 在數據註釋項目中可能會出現許多問題。
一些是：
- 需要培訓新的貼標員使用註釋工具
- 在碼本中記錄說明
- 確保所有團隊成員都遵循密碼本
- 定義工作流程——根據他們的能力分配誰做什麼
- 交叉檢查和解決技術問題
- 確保數據集的質量和驗證
- 提供貼標團隊之間的順暢協作
- 最小化貼標偏見
為了確保您順利度過這一挑戰，您應該提高您的勞動力管理技能和能力。
沒有選擇正確的數據標籤工具
數據標註工具市場規模結束 $ 1十億的2020，而這個數字預計到 30 年將以超過 2027% 的複合年增長率增長。 數據標記工具的巨大增長是它改變了人工智能和機器學習的結果。
使用的工具技術因數據集而異。 我們注意到，大多數組織通過專注於開發內部標籤工具來開始深度學習過程。 但很快，他們意識到隨著註釋需求開始增長，他們的工具無法跟上步伐。 此外，開發內部工具既昂貴又耗時，而且實際上沒有必要。
從第三方購買設備是明智的，而不是採取手動標記的保守方式或投資開發自定義標記工具。 使用這種方法，您所要做的就是根據您的需要、提供的服務和可擴展性選擇正確的工具。
不遵守數據安全指南
隨著越來越多的公司收集大量非結構化數據，數據安全合規性將很快出現大幅增長。 CCPA、DPA 和 GDPR 是企業使用的一些國際數據安全合規標準。
推動安全合規性正在獲得認可，因為在標記非結構化數據時，圖像上存在個人數據的實例。 除了保護受試者的隱私外，確保數據的安全也至關重要。 企業必須確保沒有安全許可的工人無法訪問這些數據集，並且不能以任何形式傳輸或篡改它們。在將標籤任務外包給第三方供應商時，安全合規性成為一個核心痛點。 數據安全增加了項目的複雜性，標籤服務提供商必須遵守業務規定。
推動安全合規性正在獲得認可，因為在標記非結構化數據時，圖像上存在個人數據的實例。 除了保護受試者的隱私外，確保數據的安全也至關重要。 企業必須確保沒有安全許可的工人無法訪問這些數據集，並且不能以任何形式傳輸或篡改它們。那麼，您的下一個大型 AI 項目是否正在等待合適的數據標記服務？
我們相信任何 AI 項目的成功都取決於我們輸入機器學習算法的數據集。 而且，如果希望 AI 項目產生準確的結果和預測，數據註釋和標記是至關重要的。 經過 外包您的數據註釋任務，我們向您保證，您可以有效地解決這些挑戰。
我們專注於持續維護高質量數據集、提供閉環反饋和有效管理員工隊伍，您將能夠交付具有更高準確性的一流 AI 項目。
[另請閱讀： 內部或外包數據註釋——哪一個能提供更好的人工智能結果？]
