如果您正在開發 AI 解決方案，則產品的上市時間在很大程度上取決於用於培訓目的的高質量數據集的及時可用性。 只有當您擁有所需的數據集時，您才能啟動模型的訓練過程、優化結果並為啟動解決方案做好準備。
您知道，按時獲取高質量的數據集對於各種規模和規模的企業來說都是一項艱鉅的挑戰。 對於外行，接近 19%的企業 揭示數據的缺乏限制了他們採用人工智能解決方案。
我們還應該明白，即使您設法生成相關的上下文數據， 數據註釋 本身就是一個挑戰。 這很耗時，需要出色的掌握和對細節的關注。 大約 80% 的 AI 開發時間用於註釋數據集。
現在，我們不能從我們的系統中完全消除數據註釋過程，因為它們是 AI 訓練的支點。 如果手頭沒有帶註釋的數據，您的模型將無法提供結果（更不用說質量結果）。 到目前為止，我們已經討論了無數關於基於數據的挑戰、註釋技術等的主題。 今天，我們將討論圍繞數據標記本身的另一個關鍵方面。
在這篇文章中，我們將探討在整個範圍內使用的兩種註釋方法，它們是：
- 手動數據標註
- 和自動數據標註
我們將闡明兩者之間的差異，為什麼手動干預是關鍵，以及與自動干預相關的風險是什麼 數據標籤.
手動數據標記
顧名思義，手動數據標記涉及人類。 數據註釋專家負責標記數據集中的元素。 我們所說的專家是指確切知道要註釋什麼的中小企業和領域權威。 手動過程從為註釋者提供原始數據集以進行註釋開始。 數據集可以是圖像、視頻文件、錄音或抄本、文本或這些的組合。
基於項目、所需的結果和規範，註釋者致力於註釋相關元素。 專家知道哪種技術最適合特定數據集和目的。 他們為他們的項目使用正確的技術並按時交付可訓練的數據集。
手動標記非常耗時，每個數據集的平均註釋時間取決於許多因素，例如使用的工具、要註釋的元素數量、數據質量等。 例如，專家可能需要長達 1500 小時才能標記近 100,000 張圖像，每張圖像有 5 個註釋。
雖然手動標記只是過程的一部分，但註釋工作流程中還有第二個階段，稱為質量檢查和審核。 在這種情況下，註釋數據集的真實性和準確性得到驗證。 為此，公司採用了一種共識方法，即多個註釋在同一數據集上工作以獲得一致的結果。 在評論和標記的情況下，差異也會得到解決。 與註釋過程相比，質量檢查階段不那麼費力和耗時。
自動數據標記
所以，現在您了解數據標記需要多少手動工作。 對於用於醫療保健、精確度和對細節的關注等領域的解決方案變得更加重要。 為了為更快的數據標記和註釋數據的交付鋪平道路，自動數據標記模型逐漸變得突出。
在這種方法中，人工智能係統負責註釋數據。 這是在啟發式方法或機器學習模型或兩者的幫助下實現的。 在啟發式方法中，單個數據集通過一系列預定義的規則或條件來驗證特定標籤。 條件是人設的。
雖然這是有效的，但當數據結構頻繁更改時，此方法會失敗。 此外，佈置條件變得複雜以驅動系統做出明智的決定。 雖然人類可以區分冰淇淋和檸檬水，但我們不知道大腦是如何區分的。 要在機器上複製這一點，人類是不可能的。
這引起了對 AI 系統結果質量的許多擔憂。 儘管自動化開始了，但您需要一個人（或一群人）來驗證和修復數據標籤。 這是我們下一節的一個很好的轉場。
AI-Assisted Annotation：智能需要大腦（混合方法）
為了獲得最佳結果，需要混合方法。 雖然人工智能係統可以處理更快的標籤，但人類可以驗證結果並優化它們。 將數據註釋的整個過程交給機器處理可能是一個壞主意，這就是為什麼將人類引入循環完全有意義的原因。
經過訓練，機器可以精確地分割和註釋最基本的元素。 只有復雜的任務需要人工干預。 在這種情況下，這不會像手動數據標記那樣耗時，也不會像自動數據標記那樣危險。
已經建立了一種平衡，該過程也可以以具有成本效益的方式進行。 專家可以為機器提出優化的反饋循環，以生產出更好的標籤，最終減少對手動工作的需求。 隨著機器置信度分數的顯著增加，標記數據的質量也可以提高。
結束語
完全自主 數據標籤 機制永遠不會奏效——至少現在是這樣。 我們需要的是人機和諧完成繁瑣的任務。 這也增加了帶註釋的數據集的交付時間，公司可以在其中無縫啟動其 AI 培訓階段。 如果您正在為您的 AI 模型尋找高質量的數據集， 今天聯繫我們.
