智能 AI 模型需要進行廣泛的訓練，以便能夠識別模式、對象並最終做出可靠的決策。 然而，訓練數據不能隨機輸入，必須標記以幫助模型理解、處理和從策劃的輸入模式中全面學習。
這就是數據標記的用武之地，作為根據特定數據集標記信息或元數據的一種行為，以專注於增強對機器的理解。 更簡單地說，數據標記有選擇地對數據、圖像、文本、音頻、視頻和模式進行分類，以改進 AI 實現。
按照 NASSCOM 數據標記 報告稱，與 700 年相比，到 2023 年底，全球數據標籤市場的價值預計將增長 2018%。這種所謂的增長最有可能考慮到內部支持的自我管理標籤工具的財務分配資源，甚至第三方解決方案。
除了這些發現之外，還可以推斷全球數據標籤市場在 1.2 年積累了 2018 億美元的價值。 然而，我們預計它會隨著數據標籤市場規模達到 4.4 億美元的巨大估值而擴大規模到 2023 年。
數據標記是一個小時的需要，但會帶來一些實施和特定於價格的挑戰。
一些更緊迫的包括：
- 數據準備緩慢，由冗余清理工具提供
- 缺乏必要的硬件來處理龐大的勞動力和大量的抓取數據
- 限制使用前衛標籤工具和支持技術
- 更高的數據標記成本
- 涉及質量數據標記時缺乏一致性
- 缺乏可擴展性，如果 AI 模型需要覆蓋額外的一組參與者
- 在獲取和使用數據的同時保持穩定的數據安全態勢時缺乏合規性
雖然您可以從概念上分離數據標籤，但相關工具要求您根據數據集的性質對概念進行分類。 這些包括：
- 音頻分類： 包括音頻收集、分割和轉錄
- 圖像標記： 包括採集、分類、分割和關鍵點數據標註
- 文字標註： 涉及文本提取和分類
- 視頻標註： 包括視頻收集、分類和分割等元素
- 3D 標籤： 具有對象跟踪和分割功能
除了上述隔離，特別是從更廣泛的角度來看，數據標記分為四種類型，包括描述性、評估性、信息性和組合性。然而，僅出於訓練目的，數據標記被隔離為：收集、分割、轉錄、分類、提取、對象跟踪，我們已經針對各個數據集進行了討論。
數據標記是一個詳細的過程，涉及以下步驟來分類訓練 AI 模型：
- 通過內部、開源、供應商等策略收集數據集
- 根據計算機視覺、深度學習和 NLP 特定功能標記數據集
- 測試和評估生成的模型以確定作為部署一部分的情報
- 滿足可接受的模型質量並最終發布以供綜合使用
需要在牢記以下因素的情況下選擇正確的數據標記工具集，與可靠的數據標記平台同義：
- 您希望模型通過定義的用例擁有的智能類型
- 數據註釋者的質量和經驗，以便他們可以使用工具進行精確
- 您心目中的質量標準
- 合規性特定需求
- 商業、開源和免費軟件工具
- 您可以節省的預算
除了上述因素外，您最好注意以下注意事項：
- 工具的標籤精度
- 工具保證質量
- 集成能力
- 安全和防洩漏免疫
- 是否基於雲設置
- 質量控制管理敏銳度
- 該工具的故障保護、權宜之計和可擴展的實力
- 提供工具的公司
數據標記工具和資源最適合的垂直行業包括：
- 醫療人工智能： 重點領域包括使用計算機視覺訓練診斷模型以改進醫學成像、最小化等待時間和最小化積壓
- 財經： 重點領域包括通過文本標籤評估信用風險、貸款資格和其他重要因素
- 自動駕駛汽車或運輸： 重點領域包括 NLP 和計算機視覺實現，以使用大量訓練數據堆疊模型，用於檢測個人、信號、封鎖等。
- 零售和電子商務： 重點領域包括特定於定價的決策、改進的電子商務、監控買家角色、了解購買習慣和增強用戶體驗
- 技術： 重點領域包括產品製造、垃圾箱揀選、提前檢測關鍵製造錯誤等
- 地理空間： 重點領域包括 GPS 和遙感，通過選擇標記技術
- 農業： 重點領域包括使用 GPS 傳感器、無人機和計算機視覺來推進精準農業的概念、優化土壤和作物條件、確定產量等
仍然困惑於哪個是使數據標籤步入正軌的更好策略，即構建自我管理的設置還是從第三方服務提供商處購買。 以下是每種方法的優缺點，以幫助您更好地做出決定：
“構建”方法
| 建立 | 購買 |
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點擊次數：
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小姐：
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為妳而設的優點:
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判決書
如果您計劃構建一個不受時間限制的專屬 AI 系統，那麼從頭開始構建標籤工具是有意義的。 對於其他一切，購買工具是最好的方法
