什麼是資料註釋 [2024 更新] –

最佳實踐、工具、優勢、挑戰、類型等

需要了解資料註釋基礎知識嗎?閱讀這份完整的資料註釋指南,供初學者入門

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數據標註

所以你想開始一個新的 AI/ML 計劃,現在你很快意識到不僅要找到高質量的 訓練數據 但數據註釋也將是您項目中一些具有挑戰性的方面。 您的 AI 和 ML 模型的輸出僅與您用來訓練它們的數據一樣好——因此您應用於數據聚合以及數據標記和識別的精度非常重要!

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學習項目?

這是每個像您一樣的高管和商業領袖在發展自己的業務時都必須考慮的問題
每個 AI/ML 計劃的路線圖和時間表。

介紹

本指南對那些開始將思想轉向神經網絡和其他類型 AI 和 ML 操作的數據源和數據實施的具體細節的購買者和決策者非常有幫助。

數據標註

這篇文章完全致力於闡明這個過程是什麼,為什麼它是不可避免的,至關重要的
公司在使用數據註釋工具等時應考慮的因素。 因此,如果您擁有一家企業,請準備好開悟,因為本指南將引導您了解有關數據註釋的所有知識。

本指南適用於誰?

這份詳盡的指南適用於:

  • 所有定期處理大量數據的企業家和個體創業者
  • 人工智能和機器學習或開始使用流程優化技術的專業人士
  • 打算加快其 AI 模塊或 AI 驅動產品上市時間的項目經理
  • 以及喜歡深入了解 AI 流程中涉及的層的細節的技術愛好者。
數據標註

什麼是數據標註?

數據註釋是對數據進行歸因、標記或標記的過程,以幫助機器學習算法理解和分類它們處理的信息。 此過程對於訓練 AI 模型至關重要,使它們能夠準確理解各種數據類型,例如圖像、音頻文件、視頻片段或文本。

什麼是數據標註?

想像一下,一輛自動駕駛汽車依靠來自計算機視覺、自然語言處理 (NLP) 和傳感器的數據來做出準確的駕駛決策。 為了幫助汽車的人工智能模型區分其他車輛、行人、動物或路障等障礙物,它接收到的數據必須被標記或註釋。

在監督學習中,數據註釋尤為重要,因為提供給模型的標記數據越多,它學習自主運行的速度就越快。 帶註釋的數據允許將 AI 模型部署在聊天機器人、語音識別和自動化等各種應用程序中,從而獲得最佳性能和可靠結果。

數據註釋在機器學習中的重要性

機器學習涉及計算機系統通過從數據中學習來提高性能,就像人類從經驗中學習一樣。 數據註釋或標記在此過程中至關重要,因為它有助於訓練算法識別模式並做出準確的預測。

在機器學習中,神經網絡由分層組織的數字神經元組成。 這些網絡處理類似於人腦的信息。 標記數據對於監督學習至關重要,監督學習是機器學習中的一種常見方法,算法從標記示例中學習。

使用標記資料訓練和測試資料集使機器學習模型能夠有效地解釋和排序傳入資料。我們可以提供高品質的註釋數據,幫助演算法自主學習,並以最少的人為幹預對結果進行優先排序。數據標註在人工智慧中的重要性在於它能夠提高模型的準確性和效能。

為什麼需要數據標註?

我們知道一個事實,計算機能夠提供不僅精確而且相關且及時的最終結果。 然而,機器如何學習以如此高效的方式交付?

這都是因為數據註釋。 當機器學習模塊仍在開發中時,它們會收到大量的 AI 訓練數據,以使其更好地做出決策和識別對像或元素。

只有透過資料註釋的過程,模組才能區分貓和狗、名詞和形容詞、或道路和人行道。

如果沒有資料註釋,每個影像對機器來說都是一樣的,因為它們沒有任何關於世界上任何事物的固有資訊或知識。

需要數據註釋才能使系統提供準確的結果,幫助模塊識別元素以訓練計算機視覺和語音識別模型。 任何以機器驅動的決策系統為支點的模型或系統,都需要進行數據標註,以確保決策的準確性和相關性。

什麼是法學碩士的資料註記?

預設情況下,法學碩士不理解文字和句子。他們必須接受培訓,能夠剖析每個短語和單詞,以破解使用者到底在尋找什麼,然後相應地提供服務。

因此,當生成式人工智慧模型對查詢給出最精確和相關的回應時——即使提出了最奇怪的問題——它的準確性源於其完美理解提示及其背後複雜性(例如上下文)的能力,目的、諷刺、意圖等等。

資料註釋使 LLMS 具備執行此操作的功能。

簡而言之,機器學習的資料註釋涉及對資料進行標記、分類、標記以及添加任何附加屬性,以便機器學習模型更好地處理和分析。只有透過這個關鍵過程,結果才能優化至完美。

當談到法學碩士的資料註釋時,會採用多種技術。雖然實施技術沒有系統的規則,但通常由專家自行決定,他們分析每種技術的優缺點並部署最理想的一種。

讓我們來看看法學碩士的一些常見資料註釋技術。

手動註釋: 這使得人類需要手動註釋和審查數據。雖然這可以確保高品質的輸出,但它既乏味又耗時。

半自動標註: 人類和法學碩士相互協作來標記資料集。這確保了人類的準確性和機器的體積處理能力。人工智慧演算法可以分析原始數據並建議初步標籤,從而節省人類註釋者的寶貴時間。 (例如,人工智慧可以識別醫學影像中潛在的興趣區域,以便進一步進行人類標記)

半監督學習: 將少量標記資料與大量未標記資料結合,以提高模型效能。

自動註釋: 該技術依賴 LLM 模型固有的標記和添加屬性功能,能夠節省時間,並且最適合註釋大量資料集。雖然它可以節省時間並有效處理大量數據,但準確性在很大程度上取決於預訓練模型的品質和相關性。

指令調整: 透過在該技術中對其他標記資料集進行策劃和培訓,公開的法學碩士針對精度和品質進行了優化和客製化。指令調優通常是指對自然語言指令所描述的任務的語言模型進行微調,涉及對不同指令集和相應輸出的訓練。

零樣本學習: 基於現有的知識和見解,法學碩士可以提供標記數據作為該技術的輸出。這減少了獲取標籤的費用,是處理大量資料的理想選擇。該技術涉及使用模型的現有知識來對其尚未明確訓練的任務進行預測。

提示: 與使用者提示模型作為答案查詢的方式類似,可以提示法學碩士透過描述需求來註釋資料。這裡的輸出品質直接取決於提示品質以及指令的準確程度。

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資料量。

主動學習: 這是一種由機器學習模型本身指導資料註釋過程的技術。該模型識別對其學習最有利的數據點,並請求對這些特定點進行註釋。這種有針對性的方法減少了需要註釋的資料總量,從而 提高效率和 改進的模型性能。

來自提供者的道德來源資料: 該技術涉及從供應商和服務提供者採購標記資料集。這裡的主要優勢是,提供者可以提供高品質、來源合乎道德的大量標記資料集,且偏差為零或最小。數據集也可以用這種技術客製化。

資料註釋在 RLHF 中的作用

基本上,基於獎勵的學習系統,根據人類回饋的強化學習考慮人類的回饋來強化新資訊以優化模型結果。當模型開始更好地與用戶和開發人員定義的偏好保持一致並透過基於獎勵的學習系統量化過程時,這項技術至關重要。

此技術分為三個階段:

  • 預訓練模型
  • 訓練獎勵模型
  • 透過強化學習最佳化模型

資料註釋是第二階段的一部分,其中人類參與對模型結果進行排序和量化,並觸發每個結果的回饋。因此,每次模型提供結果時,它都會收到關於是否值得獎勵或再次學習以滿足定義的參數的指示。

選擇正確的資料註釋工具?

資料標記/註釋工具

簡單來說,它是一個平台或門戶,讓專家和專家註釋、標記或標記所有類型的數據集。 它是原始數據與機器學習模塊最終產生的結果之間的橋樑或媒介。

資料標記工具是一種本地或基於雲端的解決方案,可為機器學習模型註釋高品質的訓練資料。雖然許多公司依賴外部供應商來進行複雜的註釋,但一些組織仍然擁有自己的工具,這些工具要么是定制的,要么基於市場上可用的免費軟體或開源工具。此類工具通常設計用於處理特定的資料類型,即圖像、視訊、文字、音訊等。他們只需選擇選項並執行其特定任務。

數據註釋的類型

這是一個涵蓋不同數據註釋類型的總稱。 這包括圖像、文本、音頻和視頻。 為了讓您更好地理解,我們將每個細分為更多的片段。 讓我們分別檢查一下。

圖像註釋

圖片標註

從他們接受過訓練的數據集中,他們可以立即準確地區分你的眼睛和鼻子,以及你的眉毛和睫毛。 這就是為什麼無論您的臉型、您與相機的距離等如何,您應用的濾鏡都能完美貼合的原因。

所以,正如你現在所知, 圖像標註 在涉及面部識別、計算機視覺、機器人視覺等的模塊中至關重要。 當 AI 專家訓練此類模型時,他們會添加標題、標識符和關鍵字作為圖像的屬性。 然後算法從這些參數中識別和理解並自主學習。

圖像分類 – 圖像分類涉及根據圖像的內容為圖像分配預定義的類別或標籤。 這種類型的註釋用於訓練 AI 模型自動識別和分類圖像。

物體識別/檢測 – 對象識別或對象檢測是識別和標記圖像中特定對象的過程。 這種類型的註釋用於訓練 AI 模型以定位和識別現實世界圖像或視頻中的對象。

分割 – 圖像分割涉及將圖像分成多個片段或區域,每個片段或區域對應一個特定的對像或感興趣的區域。 這種類型的註釋用於訓練 AI 模型以在像素級別分析圖像,從而實現更準確的對象識別和場景理解。

音頻註釋

音頻註釋

音頻數據比圖像數據具有更多的動態。 有幾個因素與音頻文件相關,包括但絕對不限於 – 語言、說話者人口統計、方言、情緒、意圖、情感、行為。 為了使算法在處理中有效,所有這些參數都應該通過時間戳、音頻標籤等技術來識別和標記。 除了語言提示之外,還可以對非語言實例(如沉默、呼吸、甚至背景噪音)進行註釋,以便系統全面理解。

視頻註釋

影片註釋

雖然圖像是靜止的,但視頻是圖像的彙編,可以產生物體運動的效果。 現在,此編輯中的每個圖像都稱為框架。 就視頻標註而言,該過程涉及添加關鍵點、多邊形或邊界框,以在每一幀中標註場中的不同對象。

當這些幀被縫合在一起時,動作、行為、模式等可以被人工智能模型學習。 它只是通過 影片註解 定位、運動模糊和物件追蹤等概念可以在系統中實現。各種視訊資料註釋軟體可以幫助您註釋幀。當這些帶註釋的幀拼接在一起時,人工智慧模型可以學習運動、行為、模式等。視訊註釋對於在人工智慧中實現定位、運動模糊和物件追蹤等概念至關重要。

文字註解

文字註釋

今天,大多數企業都依賴基於文本的數據來獲取獨特的洞察力和信息。 現在,文本可以是任何內容,從客戶對應用程序的反饋到社交媒體提及。 與主要傳達直接意圖的圖像和視頻不同,文本帶有很多語義。

作為人類,我們傾向於理解短語的上下文、每個單詞、句子或短語的含義,將它們與特定情況或對話聯繫起來,然後意識到語句背後的整體含義。 另一方面,機器無法在精確的水平上做到這一點。 他們不知道諷刺、幽默和其他抽像元素等概念,這就是文本數據標記變得更加困難的原因。 這就是為什麼文本註釋有一些更精細的階段,例如:

語義註釋 – 對象、產品和服務通過適當的關鍵詞標記和識別參數變得更加相關。 聊天機器人也以這種方式模仿人類對話。

意圖註釋 – 用戶的意圖和他們使用的語言被標記為機器理解。 有了這個,模型可以區分請求與命令,或推薦與預訂等。

情感標註 – 情感註釋涉及用文本數據傳達的情感來標記文本數據,例如正面、負面或中性。 這種類型的註釋通常用於情感分析,其中訓練 AI 模型來理解和評估文本中表達的情感。

情緒分析

實體註解 – 對非結構化句子進行標記以使其更有意義,並使其成為機器可以理解的格式。 要做到這一點,涉及兩個方面—— 命名實體識別 和 實體鏈接. 命名實體識別是對地名、人物、事件、組織等進行標記和識別,實體鏈接是將這些標籤鏈接到跟隨它們的句子、短語、事實或觀點。 總的來說,這兩個過程建立了相關文本和圍繞它的陳述之間的關係。

文本分類 – 句子或段落可以根據總體主題、趨勢、主題、觀點、類別(體育、娛樂等)和其他參數進行標記和分類。

Shaip 為各種用例提供上述文字標籤服務,以支援您的 AI 開發。

資料標籤和資料註釋過程中的關鍵步驟

數據標註過程涉及一系列定義明確的步驟,以確保機器學習應用程序的高質量和準確的數據標註。 這些步驟涵蓋了流程的各個方面,從數據收集到導出註釋數據以供進一步使用。
資料註釋和資料標籤項目的三個關鍵步驟

以下是數據註釋的發生方式:

  1. 數據採集: 數據註釋過程的第一步是在一個集中位置收集所有相關數據,例如圖像、視頻、錄音或文本數據。
  2. 數據預處理: 通過校正圖像、格式化文本或轉錄視頻內容來標準化和增強收集的數據。 預處理確保數據已準備好進行註釋。
  3. 選擇合適的供應商或工具: 根據您的項目要求選擇合適的數據註釋工具或供應商。 選項包括用於數據註釋的 Nanonets、用於圖像註釋的 V7、用於視頻註釋的 Appen 和用於文檔註釋的 Nanonets 等平台。
  4. 註釋指南: 為註釋器或註釋工具建立明確的指南,以確保整個過程的一致性和準確性。
  5. 註解: 按照既定指南,使用人工註釋器或數據註釋軟件標記和標記數據。
  6. 質量保證 (QA): 查看註釋數據以確保准確性和一致性。 如有必要,使用多個盲注來驗證結果的質量。
  7. 數據導出: 完成數據標註後,將數據導出為需要的格式。 Nanonets 等平台可以將數據無縫導出到各種商業軟件應用程序。

整個數據註釋過程可能需要幾天到幾週的時間,具體取決於項目的規模、複雜性和可用資源。

數據註釋和數據標記工具的功能

數據註釋工具是決定 AI 項目成敗的決定性因素。 當涉及到精確的輸出和結果時,數據集的質量本身並不重要。 事實上,您用來訓練 AI 模塊的數據註釋工具會極大地影響您的輸出。

這就是為什麼必須選擇和使用滿足您的業務或項目需求的最實用和最合適的數據標記工具。 但首先什麼是數據註釋工具? 它的目的是什麼? 有沒有類型? 好吧,讓我們來了解一下。

資料註釋和資料標記工具的功能

與其他工具類似,數據註釋工具提供了廣泛的特性和功能。 為了讓您快速了解功能,這裡列出了您在選擇數據註釋工具時應該尋找的一些最基本的功能。

數據集管理

您打算使用的數據標註工具必須支持您手頭的數據集,並允許您將它們導入軟件進行標註。 因此,管理數據集是主要功能工具提供的功能。 現代解決方案提供的功能可讓您無縫導入大量數據,同時讓您通過排序、過濾、克隆、合併等操作來組織數據集。

完成數據集的輸入後,接下來是將它們導出為可用文件。 您使用的工具應該可以讓您以您指定的格式保存數據集,以便您可以將它們輸入到您的機器學習模型中。

註釋技術

這就是數據註釋工具的構建或設計目的。 一個可靠的工具應該為您提供一系列適用於所有類型數據集的註釋技術。 除非您正在為您的需求開發自定義解決方案。 你的工具應該讓你註釋來自計算機視覺的視頻或圖像、來自 NLP 和轉錄的音頻或文本等等。 進一步完善這一點,應該有使用邊界框、語義分割、長方體、插值、情感分析、詞性、共指解決方案等的選項。

對於初學者來說,還有人工智能驅動的數據註釋工具。 這些帶有 AI 模塊,可以自動從註釋者的工作模式中學習並自動註釋圖像或文本。 這樣的
模塊可用於為註釋者提供難以置信的幫助、優化註釋甚至實施質量檢查。

數據質量控制

說到質量檢查,有幾個數據註釋工具推出了嵌入式質量檢查模塊。 這些允許註釋者與他們的團隊成員更好地協作並幫助優化工作流程。 借助此功能,註釋者可以實時標記和跟踪評論或反饋,跟踪對文件進行更改的人背後的身份,恢復以前的版本,選擇標記共識等等。

安全性

由於您正在處理數據,因此安全性應該是重中之重。 您可能正在處理機密數據,例如涉及個人詳細信息或知識產權的數據。 因此,您的工具必​​須在數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、防止未經授權下載等的工具。

除此之外,還必須滿足和遵守安全標準和協議。

勞動力管理

數據註釋工具也是各種項目管理平台,可以將任務分配給團隊成員,可以進行協作工作,可以進行審查等等。 這就是為什麼您的工具應該適合您的工作流程和流程以優化生產力。

此外,該工具還必須具有最小的學習曲線,因為數據註釋本身的過程非常耗時。 花太多時間簡單地學習該工具並沒有任何意義。 因此,對於任何人來說,快速入門都應該是直觀且無縫的。

數據註釋有什麼好處?

數據註釋對於優化機器學習系統和提供改進的用戶體驗至關重要。 以下是數據註釋的一些主要優勢:

  1. 提高培訓效率: 數據標籤有助於更好地訓練機器學習模型,提高整體效率並產生更準確的結果。
  2. 提高精度: 準確標註的數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更高水平的精度。
  3. 減少人為乾預: 先進的數據註釋工具顯著減少了人工干預的需要,簡化了流程並降低了相關成本。

因此,數據註釋有助於提高機器學習系統的效率和精確度,同時最大限度地減少傳統上訓練 AI 模型所需的成本和人工。 分析資料標註的優點

資料註釋中的品質控制

Shaip 透過多個階段的品質控制來確保一流的質量,以確保資料註釋的品質。

  • 初始培訓: 註釋者接受過針對特定專案指南的全面訓練。
  • 持續監控: 在註釋過程中定期進行品質檢查。
  • 最終審查: 由高級註釋者和自動化工具進行全面審查,以確保準確性和一致性。

此外,人工智慧還可以識別人工註釋中的不一致之處,並將其標記以供審查,從而確保更高的整體資料品質。 (例如,人工智慧可以偵測不同註釋者標記影像中同一物件的差異)。因此,透過人類和人工智慧,可以顯著提高註釋質量,同時減少完成專案所需的總時間。

人工智能成功的數據註釋的主要挑戰

數據註釋在 AI 和機器學習模型的開發和準確性方面起著至關重要的作用。 然而,這個過程有其自身的一系列挑戰:

  1. 註釋數據的成本:可以手動或自動執行數據註釋。 手動註釋需要大量的精力、時間和資源,這會導致成本增加。 在整個過程中保持數據質量也會增加這些費用。
  2. 標註的準確性:註釋過程中的人為錯誤會導致數據質量差,直接影響 AI/ML 模型的性能和預測。 Gartner 的一項研究強調, 數據質量差會讓公司損失高達 15% 他們的收入。
  3. 可擴展性:隨著數據量的增加,註釋過程會變得更加複雜和耗時。 對於許多組織而言,在保持質量和效率的同時擴展數據註釋是一項挑戰。
  4. 數據隱私和安​​全:註釋敏感數據,例如個人信息、醫療記錄或財務數據,會引起對隱私和安全的擔憂。 確保註釋過程符合相關數據保護法規和道德準則對於避免法律和聲譽風險至關重要。
  5. 管理不同的數據類型:處理文本、圖像、音頻和視頻等各種數據類型可能具有挑戰性,尤其是當它們需要不同的註釋技術和專業知識時。 跨這些數據類型協調和管理註釋過程可能很複雜且需要大量資源。

組織可以理解並應對這些挑戰,以克服與數據註釋相關的障礙,並提高其 AI 和機器學習項目的效率和有效性。

什麼是數據標籤? 初學者需要知道的一切

構建或不構建數據註釋工具

在數據註釋或數據標記項目期間可能出現的一個關鍵和首要問題是為這些過程構建或購買功能的選擇。 這可能會在不同的項目階段出現多次,或者與項目的不同部分有關。 在選擇是在內部構建系統還是依賴供應商時,總是需要權衡取捨。

建構或不建構資料標註工具

您現在可能已經知道,數據註釋是一個複雜的過程。 同時,這也是一個主觀的過程。 這意味著,對於您是否應該購買或構建數據註釋工具的問題,沒有單一的答案。 需要考慮很多因素,您需要問自己一些問題以了解您的要求並意識到您是否真的需要購買或建造一個。

為簡單起見,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元素是您的人工智能和機器學習概念的目標。

  • 您為什麼要在您的業務中實施它們?
  • 他們是否解決了您的客戶面臨的現實問題?
  • 他們是否在製作任何前端或後端流程?
  • 您會使用 AI 來引入新功能或優化您現有的網站、應用程序或模塊嗎?
  • 您的競爭對手在您的細分市場中做什麼?
  • 您是否有足夠的用例需要 AI 干預?

這些問題的答案會將您的想法(目前可能到處都是)整理到一個地方,讓您更加清晰。

人工智能數據收集/許可

AI 模型只需要一個元素來運行——數據。 您需要確定可以從何處生成大量真實數據。 如果您的企業生成大量需要處理的數據,以獲取有關業務、運營、競爭對手研究、市場波動分析、客戶行為研究等方面的重要見解,則您需要一個數據註釋工具。 但是,您還應該考慮生成的數據量。 如前所述,人工智能模型的有效性取決於它提供的數據的質量和數量。 所以,你的決定應該總是取決於這個因素。

如果您沒有正確的數據來訓練您的 ML 模型,供應商可以派上用場,幫助您獲得訓練 ML 模型所需的正確數據集的數據許可。 在某些情況下,供應商帶來的部分價值既涉及技術實力,也涉及對促進項目成功的資源的訪問。

預算

另一個基本條件可能會影響我們目前正在討論的每一個因素。 當您了解是否有足夠的預算可以支出時,是否應該構建或購買數據註釋的問題的解決方案變得很容易。

合規複雜性

合規複雜性 在數據隱私和敏感數據的正確處理方面,供應商可能會非常有幫助。 其中一種用例涉及醫院或與醫療保健相關的企業,他們希望利用機器學習的力量,同時又不影響其對 HIPAA 和其他數據隱私規則的遵守。 即使在醫療領域之外,歐洲 GDPR 等法律也正在加強對數據集的控制,並要求企業利益相關者提高警惕。

人手

無論您的業務規模、規模和領域如何,數據註釋都需要熟練的人力來處理。 即使您每天生成的數據最少,您也需要數據專家來處理您的數據以進行標記。 所以,現在,您需要意識到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,還是需要提陞技能? 如果他們需要提陞技能,您是否有預算來培訓他們?

此外,最好的數據註釋和數據標記程序需要一些主題或領域專家,並根據年齡、性別和專業領域等人口統計數據對他們進行細分,或者通常根據他們將使用的本地化語言進行細分。 這也是我們在 Shaip 談論讓合適的人坐在合適的座位上從而推動合適的人在循環流程的地方,這將引導您的程序化工作取得成功。

小型和大型項目運營和成本閾值

在許多情況下,對於較小的項目或較小的項目階段,供應商支持更像是一種選擇。 在成本可控的情況下,企業可以從外包中受益,讓數據標註或數據標註項目更加高效。

公司還可以查看重要的閾值——許多供應商將成本與消耗的數據量或其他資源基準聯繫起來。 例如,假設一家公司已與供應商簽約,以完成設置測試集所需的繁瑣數據輸入。

協議中可能有一個隱藏的門檻,例如,業務合作夥伴必須從 Amazon Web Services 或其他第三方供應商處取出另一個 AWS 數據存儲塊或其他一些服務組件。 他們以更高成本的形式將其轉嫁給客戶,從而使客戶無法承受價格標籤。

在這些情況下,計量您從供應商處獲得的服務有助於使項目負擔得起。 擁有適當的範圍將確保項目成本不超過相關公司的合理或可行範圍。

開源和免費軟件替代品

開源和免費軟體替代品 完全供應商支持的一些替代方案涉及使用開源軟件甚至免費軟件來進行數據註釋或標記項目。 這裡有一種中間立場,即公司不會從頭開始創建一切,但也避免過分依賴商業供應商。

開源的 DIY 心態本身就是一種妥協——工程師和內部人員可以利用開源社區,在那里分散的用戶群提供他們自己的草根支持。 它不會像您從供應商那裡得到的一樣——如果不進行內部研究,您將無法獲得 24/7 的輕鬆幫助或問題答案——但價格標籤較低。

所以,最大的問題——你什麼時候應該購買數據註釋工具:

與許多高科技項目一樣,這種類型的分析——何時建造和何時購買——需要對這些項目的採購和管理方式進行專門的思考和考慮。 大多數公司在考慮“構建”選項時面臨的與 AI/ML 項目相關的挑戰不僅僅是項目的構建和開發部分。 通常有一個巨大的學習曲線,甚至要達到真正的 AI/ML 開發的程度。 有了新的 AI/ML 團隊和計劃,“未知的未知數”的數量遠遠超過“已知的未知數”的數量。

建立購買

優點:

  • 對整個過程的完全控制
  • 更快的響應時間

優點:

  • 先行者優勢加快上市時間
  • 獲取符合行業最佳實踐的最新技術

缺點:

  • 緩慢而穩定的過程。 需要耐心、時間和金錢。
  • 持續維護和平台增強費用
缺點:
  • 現有供應商產品可能需要定制以支持您的用例
  • 該平台可能支持持續的需求,但不保證未來的支持。

為了讓事情更簡單,請考慮以下幾個方面:

  • 當您處理大量數據時
  • 當您處理各種數據時
  • 當與您的模型或解決方案相關的功能在未來可能發生變化或發展時
  • 當您有一個模糊或通用的用例時
  • 當您需要清楚了解部署數據註釋工具所涉及的費用時
  • 當您沒有合適的勞動力或熟練的專家來使用這些工具並且正在尋找最小的學習曲線時

如果您的回答與這些場景相反,您應該專注於構建您的工具。

選擇正確的資料註釋工具 

如果您正在閱讀本文,這些想法聽起來令人興奮,而且說起來容易做起來難。 那麼如何利用大量現有的數據註釋工具呢? 因此,涉及的下一步是考慮與選擇正確的數據註釋工具相關的因素。

與幾年前不同的是,如今市場已經隨著大量人工智慧數據標籤平台的實際應用而不斷發展。企業可以根據自己的不同需求有更多選擇。但每種工具都有其自身的優點和缺點。要做出明智的決定,除了主觀要求之外,還必須有客觀的路線。

讓我們來看看您在此過程中應該考慮的一些關鍵因素。

定義您的用例

要選擇正確的數據註釋工具,您需要定義您的用例。 您應該意識到您的需求是否涉及文本、圖像、視頻、音頻或所有數據類型的混合。 您可以購買獨立的工具,也可以使用整體工具對數據集執行不同的操作。

今天的工具非常直觀,並為您提供存儲設施(網絡、本地或云)、註釋技術(音頻、圖像、3D 等)和許多其他方面的選項。 您可以根據自己的特定要求選擇工具。

建立質量控制標準

建立品質控制標準 這是一個需要考慮的關鍵因素,因為您的 AI 模型的目的和效率取決於您建立的質量標準。 就像審計一樣,您需要對您提供的數據和獲得的結果進行質量檢查,以了解您的模型是否以正確的方式和目的進行了訓練。 然而,問題是您打算如何建立質量標準?

與許多不同類型的工作一樣,許多人都可以進行數據註釋和標記,但他們取得了不同程度的成功。 當您要求服務時,您不會自動驗證質量控制水平。 這就是結果不同的原因。

那麼,您是否想要部署一個共識模型,其中註釋者提供質量反饋並立即採取糾正措施? 或者,與聯合模型相比,您更喜歡樣本審查、黃金標準還是交叉?

最佳採購計劃將通過在達成任何最終合同之前設定標準來確保從一開始就進行質量控制。 在確定這一點時,您也不應該忽視誤差幅度。 人工干預無法完全避免,因為系統必然會以高達 3% 的速度產生錯誤。 這確實需要預先工作,但這是值得的。

誰將註釋您的數據?

下一個主要因素取決於誰對您的數據進行註釋。 您打算擁有一個內部團隊還是希望將其外包? 如果您進行外包,由於與數據相關的隱私和保密問題,您需要考慮合法性和合規性措施。 如果您有一個內部團隊,他們在學習新工具方面的效率如何? 您的產品或服務的上市時間是多久? 您是否擁有合適的質量指標和團隊來批准結果?

供應商 Vs。 夥伴辯論

供應商與合作夥伴之爭 數據註釋是一個協作過程。 它涉及依賴性和復雜性,例如互操作性。 這意味著某些團隊始終相互協作,其中一個團隊可能是您的供應商。 這就是為什麼您選擇的供應商或合作夥伴與您用於數據標記的工具一樣重要。

考慮到這一因素,在與供應商或合作夥伴握手之前,應考慮保持數據和意圖保密的能力、接受和處理反饋的意圖、在數據請求方面積極主動、運營靈活性等方面. 我們引入了靈活性,因為數據註釋要求並不總是線性或靜態的。 隨著您進一步擴展業務,它們將來可能會發生變化。 如果您目前僅處理基於文本的數據,您可能希望在擴展時註釋音頻或視頻數據,並且您的支持人員應該準備好與您一起擴展他們的視野。

供應商參與

評估供應商參與的方法之一是您將獲得的支持。

任何購買計劃都必須考慮到這一部分。 地面上的支持會是什麼樣子? 利益相關者和關鍵人物會站在等式的兩邊嗎?

還有一些具體的任務必須說明供應商的參與是(或將是)。 特別是對於數據註釋或數據標記項目,供應商是否會主動提供原始數據? 誰將擔任主題專家,誰將僱用他們作為員工或獨立承包商?

人工智能中數據註釋的真實用例

數據註釋在各個行業都至關重要,使他們能夠開發更準確、更高效的人工智能和機器學習模型。 以下是一些特定於行業的數據註釋用例:

醫療保健數據註釋

醫學影像的數據註釋有助於開發人工智慧驅動的醫學影像分析工具。註釋器為醫學影像(例如 X 光、MRI)標記腫瘤或特定解剖結構等特徵,使演算法能夠更準確地檢測疾病和異常。例如,資料註釋對於訓練機器學習模型以識別皮膚癌檢測系統中的癌性病變至關重要。此外,資料註釋器標記電子病歷 (EMR) 和臨床筆記,有助於開發用於疾病診斷和自動化醫療資料分析的電腦視覺系統。

零售數據標註

零售數據註釋涉及標記產品圖像、客戶數據和情感數據。 這種類型的註釋有助於創建和訓練 AI/ML 模型,以了解客戶情緒、推薦產品並增強整體客戶體驗。

金融數據標註

金融部門利用資料註釋進行詐欺偵測和金融新聞文章的情緒分析。註釋者將交易或新聞文章標記為詐欺或合法,訓練人工智慧模型自動標記可疑活動並識別潛在的市場趨勢。例如,註釋可以幫助金融機構訓練人工智慧模型來識別金融交易模式並偵測詐騙活動。此外,財務數據註釋著重於註釋財務文件和交易數據,這對於開發檢測詐欺、解決合規問題和簡化其他財務流程的 AI/ML 系統至關重要。

汽車數據標註

汽車行業的數據標註涉及對來自自動駕駛汽車的數據進行標註,例如攝像頭和 LiDAR 傳感器信息。 此註釋有助於創建模型來檢測環境中的對象並處理自動駕駛汽車系統的其他關鍵數據點。

工業或製造資料註釋

製造自動化的數據註釋推動了製造中智慧機器人和自動化系統的發展。註釋器標記影像或感測器數據,以訓練 AI 模型執行物件偵測(機器人從倉庫中挑選物品)或異常偵測(根據感測器讀數識別潛在的設備故障)等任務。例如,資料註釋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,工業數據註釋用於註釋來自各種工業應用的數據,包括製造影像、維護數據、安全數據和品質控制資訊。這種類型的資料註釋有助於創建能夠檢測生產過程中的異常並確保工人安全的模型。

電商數據標註

註釋產品圖像和使用者評論以進行個人化推薦和情緒分析。

數據註釋的最佳實踐是什麼?

為確保您的 AI 和機器學習項目取得成功,必須遵循數據註釋的最佳實踐。 這些做法有助於提高註釋數據的準確性和一致性:

  1. 選擇合適的數據結構:創建足夠具體有用但又足夠通用以捕獲數據集中所有可能變化的數據標籤。
  2. 提供明確的指示:制定詳細、易於理解的數據註釋指南和最佳實踐,以確保不同註釋者之間的數據一致性和準確性。
  3. 優化註釋工作量:由於註釋可能很昂貴,請考慮更實惠的替代方案,例如使用提供預標記數據集的數據收集服務。
  4. 必要時收集更多數據:為防止機器學習模型的質量受到影響,請與數據收集公司合作以在需要時收集更多數據。
  5. 外包或眾包:當數據註釋要求對內部資源來說變得太大和耗時時,可以考慮外包或眾包。
  6. 結合人類和機器的努力:使用帶有數據註釋軟件的人在迴路中的方法來幫助人工註釋者專注​​於最具挑戰性的案例並增加訓練數據集的多樣性。
  7. 優先考慮質量:出於質量保證目的,定期測試您的數據註釋。 鼓勵多個註釋者審查彼此的工作,以確保標記數據集的準確性和一致性。
  8. 確保合規:在註釋敏感數據集時,例如包含人物或健康記錄的圖像,請仔細考慮隱私和道德問題。 不遵守當地規則可能會損害貴公司的聲譽。

遵守這些數據註釋最佳實踐可以幫助您保證您的數據集被準確標記,可供數據科學家訪問,並準備好為您的數據驅動項目提供動力。

客戶案例

以下是一些具體的案例研究示例,它們解決了數據註釋和數據標記如何在實際中真正起作用的問題。 在 Shaip,我們致力於在數據註釋和數據標記方面提供最高水平的質量和卓越的結果。 上面關於數據註釋和數據標籤標準成就的大部分討論揭示了我們如何處理每個項目,以及我們為合作的公司和利益相關者提供了什麼。

將展示其工作原理的案例研究材料:

資料註解關鍵用例

在一個臨床數據許可項目中,Shaip 團隊處理了 6,000 多個小時的音頻,刪除了所有受保護的健康信息 (PHI),並將符合 HIPAA 的內容留給醫療語音識別模型進行處理。

在這種情況下,重要的是標準和分類成就。 原始數據是音頻的形式,需要去識別各方。 例如,在使用 NER 分析時,雙重目標是對內容進行去標識化和註釋。

另一個案例研究涉及深入 對話式 AI 訓練數據 我們在 3,000 週內與 14 名語言學家共同完成的項目。 這導致產生了 27 種語言的訓練數據,以發展多語言數字助理,能夠處理多種母語的人類交互。

在這個特殊的案例研究中,很明顯需要讓合適的人坐在合適的椅子上。 大量的主題專家和內容輸入操作員意味著需要對組織和程序進行精簡,以便在特定的時間表上完成項目。 通過優化數據收集和後續流程,我們的團隊能夠大幅超越行業標準。

此外,我們的一位醫療保健客戶需要高品質的帶註釋的醫學影像來用於新的診斷人工智慧工具。使用 Shaip 的綜合註釋服務,他們將模型的準確性提高了 25%,從而實現更快、更可靠的診斷。

其他類型的案例研究涉及機器人訓練和機器學習的文本註釋等內容。 同樣,在文本格式中,根據隱私法對待已識別的各方,並對原始數據進行排序以獲得有針對性的結果仍然很重要。

換句話說,在處理多種數據類型和格式時,Shaip 通過將相同的方法和原則應用於原始數據和數據許可業務場景,證明了同樣重要的成功。

結束語

老實說,我們相信本指南對您很有幫助,並且您已經回答了大部分問題。 但是,如果您仍然不相信可靠的供應商,請不要再猶豫了。

我們在 Shaip,是一家一流的數據註釋公司。 我們擁有該領域的專家,他們以獨一無二的方式了解數據及其相關問題。 我們可以成為您理想的合作夥伴,因為我們為每個項目或合作帶來了承諾、保密性、靈活性和所有權等能力。

因此,無論您打算獲得何種類型的數據註釋,您都可以在我們中找到滿足您需求和目標的資深團隊。 優化您的 AI 模型,以便與我們一起學習。

我們聊聊吧

  • 通過註冊,我同意 Shaip 隱私權政策服務條款 並同意接受來自 Shaip 的 B2B 營銷傳播。

常見問題

數據標註或數據標記是使具有特定對象的數據可被機器識別以預測結果的過程。 在文本、圖像、掃描等中標記、轉錄或處理對象使算法能夠解釋標記數據並接受訓練以自行解決實際業務案例,而無需人工干預。

在機器學習(有監督或無監督)中,標記或帶註釋的數據正在標記、轉錄或處理您希望機器學習模型理解和識別的特徵,以解決現實世界的挑戰。

數據註釋者是一個不知疲倦地工作以豐富數據以使其可被機器識別的人。 它可能涉及以下一個或所有步驟(取決於手頭的用例和要求):數據清理、數據轉錄、數據標記或數據註釋、QA 等。

用於使用機器學習元數據標記或註釋高質量數據(例如文本、音頻、圖像、視頻)的工具或平台(基於雲的或本地的)稱為數據註釋工具。

用於從視頻中逐幀標記或註釋運動圖像以構建用於機器學習的高質量訓練數據的工具或平台(基於雲的或內部部署的)。

用於標記或註釋來自評論、報紙、醫生處方、電子健康記錄、資產負債表等的文本的工具或平台(基於雲的或內部部署的),以構建用於機器學習的高質量訓練數據。 此過程也可稱為標記、標記、轉錄或處理。