什麼是資料註釋 [2025 年更新] – 最佳實踐、工具、優點、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。
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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介紹
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
公司在使用資料註釋工具等時應該考慮的因素。因此，如果您擁有一家企業，請做好準備，因為本指南將引導您了解有關資料註釋的所有知識。我們也將探討資料管理和 AI 生命週期如何影響註釋過程。
機器學習中的資料註釋是什麼？ 2025 年展望
資料註釋是將資料歸因、標記或標註的過程，以幫助機器學習演算法理解和分類其處理的資訊。資料註釋是資料管理的一個重要部分，它涉及準備和組織用於人工智慧和機器學習專案的資料。這個過程對於訓練人工智慧模型至關重要，使它們能夠準確地理解各種資料類型，例如圖像、音訊檔案、視訊片段或文字。
想要啟動新的 AI/ML 計畫但面臨資料註解的挑戰？你並不孤單。根據麻省理工學院最近的一項研究，80% 的數據科學家花費 60% 以上的時間來收集和準備數據，而不是建立模型。機器學習和人工智慧模型的品質直接取決於訓練資料——精確的資料註釋是人工智慧成功的最關鍵因素之一。
2025 年資料註釋的綜合指南涵蓋了從基本概念到高級技術的所有內容，可幫助您解決為 AI 專案準備高品質訓練資料的複雜性。無論您建立的是電腦視覺系統、自然語言處理工具還是自動駕駛汽車，正確的資料註釋都是您成功的基礎。
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。
數據註釋對人工智慧專案的戰略重要性
資料註釋領域持續快速發展，對人工智慧發展具有重要意義：
- 市場增長： 根據 Grand View Research 的數據，全球數據註釋工具市場規模預計到 3.4 年將達到 2028 億美元，38.5 年至 2021 年的複合年增長率為 2028%。
- 效率指標： 最近的研究表明，與完全手動方法相比，人工智慧輔助註釋可以將註釋時間減少高達 70%。
- 品質影響： IBM 的研究表明，僅將註釋品質提高 5% 就可以將複雜電腦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 美元用於中型專案的資料註釋服務。
- 採用率： 目前，78% 的企業 AI 專案結合使用內部和外包註釋服務，高於 54 年的 2022%。
- 新興技術： 主動學習和半監督註釋方法為早期採用者降低了 35-40% 的註釋成本。
- 勞動力分配： 註釋人員發生了重大變化，目前 65％ 的註釋工作在印度、菲律賓和東歐的專業註釋中心進行。
2025 年資料註釋市場趨勢與統計數據
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。
有效的資料管理和註釋服務對於機器學習專案的成功起著至關重要的作用。 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分類傳入資料。我們可以提供高品質的註釋數據，幫助演算法自主學習，並在最少的人為幹預下確定結果的優先順序。資料註釋在人工智慧中的重要性在於它能夠在整個人工智慧生命週期中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？
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。
需要資料註釋才能使系統提供準確的結果，幫助模組識別元素以訓練電腦視覺模型和語音辨識模型。任何以機器驅動決策系統為支點的模型或系統，都需要資料註釋來確保決策的準確性和相關性。
LLM 的資料註解？
LLM 預設不理解文字和句子。他們必須接受培訓，剖析每個短語和單詞，以理解使用者究竟在尋找什麼，然後提供相應的服務。 LLM 微調是此過程中的關鍵步驟，使這些模型能夠適應特定的任務或領域。
因此，當生成式 AI 模型對查詢做出最精確和最相關的回應時（即使提出最奇怪的問題），它的準確性源於它完美理解提示及其背後的複雜性（如上下文、目的、諷刺、意圖等）的能力。
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： 它是指針對自然語言指令所描述的任務微調語言模型，涉及對不同指令集和對應輸出的訓練。
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： 在這裡，機器學習模型本身指導資料註釋過程。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。
2025 年如何選擇最佳資料註釋工具
簡單來說，它是一個讓專家和專家可以對所有類型的資料集進行註釋、標記或標籤的平台。它是原始資料和機器學習模組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。
現代人工智慧應用的資料註釋類型
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
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。
圖片說明：圖像轉錄是從圖像中提取細節並將其轉換為描述性文本，然後保存為註釋資料的過程。透過提供圖像並指定需要註釋的內容，該工具會產生圖像及其相應的描述。
光學字符識別（OCR）：OCR 技術允許電腦讀取和識別掃描圖像或文件中的文字。此流程有助於準確提取文本，並對數位化、自動資料輸入和改善視力障礙人士的可訪問性產生重大影響。
姿勢估計（關鍵點註）： 姿勢估計涉及精確定位和追蹤身體上的關鍵點（通常是關節），以確定人在影像或影片中的 2D 或 3D 空間中的位置和方向。
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。
音頻分類： 音頻分類根據聲音資料的特徵對聲音資料進行分類，使機器能夠識別和區分各種類型的音頻，例如音樂、語音和自然聲音。它通常用於對音樂流派進行分類，這有助於 Spotify 等平台推薦類似的曲目。
音頻轉錄： 音訊轉錄是將音訊檔案中的口語單字轉換為書面文字的過程，可用於為訪談、電影或電視節目建立字幕。雖然 OpenAI 的 Whisper 等工具可以自動執行多種語言的轉錄，但它們可能需要一些手動修正。我們提供了有關如何使用 Shaip 的音頻註釋工具來完善這些轉錄的教程。
視頻註釋
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。
影片分類（標籤）： 影片分類涉及將影片內容分類為特定類別，這對於管理線上內容和確保用戶的安全體驗至關重要。
視訊字幕： 與我們為圖像添加字幕的方式類似，視訊字幕涉及將視訊內容轉換為描述性文字。
視訊事件或動作偵測： 該技術對影片中的動作進行識別和分類，通常用於體育運動中分析表現或用於檢測罕見事件的監視。
視訊物件偵測與追蹤： 影片中的物件可偵測可辨識物件並追蹤它們在影格之間的移動，記錄它們在序列中移動時的位置和大小等細節。
文字註解
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。
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 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。
光達標註
LiDAR 註釋涉及對來自 LiDAR 感測器的 3D 點雲資料進行標記和分類。這個重要過程可以幫助機器理解各種用途的空間資訊。例如，在自動駕駛汽車中，註釋的雷射雷達資料使汽車能夠識別物體並安全導航。在城市規劃中，它有助於創建詳細的 3D 城市地圖。對於環境監測，它有助於分析森林結構和追蹤地形變化。它也用於機器人、擴增實境和建築領域，以實現精確測量和物體識別。
機器學習成功的分步資料標記/資料註釋過程
資料註釋過程涉及一系列明確定義的步驟，以確保機器學習應用程式的高品質和準確的資料標記過程。這些步驟涵蓋了流程的每個方面，從非結構化資料收集到匯出註釋資料以供進一步使用。有效的 MLOps 實踐可以簡化此流程並提高整體效率。
資料註釋團隊的工作方式如下：
- 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。
- 數據預處理： 透過校正影像、格式化文字或轉錄影片內容來標準化和增強收集的資料。預處理可確保資料為註釋任務做好準備。
- 選擇合適的供應商或工具： 根據您的專案要求選擇合適的資料註釋工具或供應商。
- 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。
- 註解： 遵循既定指南，使用人工註釋者或資料註釋平台對資料進行標記和標記。
- 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。
- 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。
企業資料註釋平台/資料標籤工具中需要注意的進階功能
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。
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
您打算使用的資料標註工具必須支援您手邊的高品質大型資料集，並允許您將它們匯入軟體中進行標註。因此，管理資料集是工具提供的主要功能。現代解決方案提供的功能可讓您無縫匯入大量數據，同時讓您透過排序、過濾、複製、合併等操作來組織資料集。
資料集輸入完成後，接下來就是將它們匯出為可用檔案。您使用的工具應該允許您以指定的格式儲存資料集，以便您可以將它們輸入到您的 ML 模型中。有效的資料版本控制功能對於在整個註釋過程中維護資料集的完整性至關重要。
註釋技術
這就是資料註釋工具的建構或設計目的。一個可靠的工具應該為您提供一系列適用於所有類型資料集的註釋技術。除非您正在根據您的需求開發自訂解決方案。您的工具應該允許您註釋來自電腦視覺的視訊或圖像、來自 NLP 的音訊或文字以及轉錄等。進一步細化，應該有使用邊界框、語意分割、實例分割的選項， 長方體、插值、情緒分析、詞性、共指解決方案等等。
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，還必須滿足並遵守資料安全標準和協議。
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：
- 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。
- 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。
- 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。
資料註釋中的品質控制
Shaip透過多個階段的品質控制確保一流的質量，以確保資料註釋專案的品質。
- 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。
克服常見的數據註釋挑戰
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：
- 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。
- 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。
- 可擴展性：隨著資料量的增加，註釋過程會變得更加複雜和耗時，尤其是在處理多模式資料時。
- 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。
- 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。
資料註解工具比較：建構與購買決策框架
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。
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
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，供應商支援更適合較小的專案或較小的專案階段。當成本可控時，公司可以從外包中受益，使資料註釋或資料標籤專案更有效率。
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。
| 建構 | 買房 |
|---|---|
優點：
| 優點：
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缺點：
| 缺點：
|
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
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
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？
行業特定的資料註釋用例和成功案例
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，高品質的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：
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
案例研究/成功案例
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。 上面的大部分討論都是關於標準成就的 有效 資料註釋和資料標籤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害關係人提供什麼。
在我們最近的一項臨床資料授權計畫中，我們處理了 6,000 多個小時的音頻，仔細刪除了所有受保護的健康資訊 (PHI)，以確保內容符合 HIPAA 標準。將資料去識別化處理後，即可用於訓練醫療保健語音辨識模型。
在此類專案中，真正的挑戰在於滿足嚴格的標準並達到關鍵的里程碑。我們從原始音訊資料開始，這意味著專注於對所有相關方進行去識別。例如，當我們使用命名實體識別 (NER) 分析時，我們的目標不僅僅是對資訊進行匿名化，還要確保它為模型進行了正確註釋。
另一個突出的案例研究是一個大規模的 對話式 AI 訓練數據 我們與 3,000 名語言學家合作了 14 週。結果呢？我們產生了 27 種不同語言的 AI 模型訓練數據，幫助開發可以用人們的母語與人們互動的多語言數位助理。
這個項目確實強調了讓合適的人就位的重要性。擁有如此龐大的主題專家和資料處理人員團隊，保持一切井井有條和精簡對於我們按時完成任務至關重要。由於我們的方法，我們能夠遠遠領先於行業標準完成該專案。
在另一個例子中，我們的一個醫療保健客戶需要頂級註釋的醫學影像來用於新的人工智慧診斷工具。透過利用 Shaip 的深度註釋專業知識，客戶將模型的準確性提高了 25%，從而實現更快、更可靠的診斷。
我們也在機器人訓練和機器學習文字註釋等領域做了很多工作。即使在處理文字時，隱私法仍然適用，因此去識別敏感資訊和對原始資料進行排序同樣重要。
對於所有這些不同的資料類型（無論是音訊、文字還是圖像），我們的 Shaip 團隊始終如一地應用相同的經過驗證的方法和原則來確保每次都能取得成功。
結束語
關鍵要點
- 資料註釋是標記資料以有效訓練機器學習模型的過程
- 高品質的數據註釋直接影響AI模型的準確性和性能
- 預計到 3.4 年，全球數據註釋市場規模將達到 2028 億美元，複合年增長率為 38.5%
- 選擇正確的註釋工具和技術可以將專案成本降低高達 40%
- 實施人工智慧輔助註釋可以為大多數專案提高 60-70% 的效率
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，無論您想要獲得準確註釋的資料類型如何，您都可以找到我們的資深團隊來滿足您的需求和目標。優化您的 AI 模型，以便與我們一起學習。
利用專家資料註解服務轉變您的 AI 項目
準備好利用高品質的註釋資料提升您的機器學習和人工智慧計畫了嗎？ Shaip 提供針對您的特定產業和用例客製化的端到端資料註解解決方案。
為什麼要與Shaip合作來滿足您的資料註解需求：
- 領域專長： 具有行業特定知識的專業註釋者
- 可擴充的工作流程： 處理任何規模的項目，保證始終如一的質量
- 定制解決方案：根據您的獨特需求客製化註釋流程
- 安全與合規： 符合 HIPAA、GDPR 和 ISO 27001 的流程
- 靈活參與：根據專案需求擴大或縮小規模
我們聊聊吧
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。