时间:2022-12-29 10:22:21
作者:星辉注册科技
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在人工智能发展历程中,数据一直被当作其“血液”。数据标注是人工智能算法得以有效运营的关键环节,想要实现人工智能就要先让计算机学会理解并具备判断事物的能力。
数据标注是对未经处理的语音、图片、文本、视频等数据进行加工处理,并转换为机器可识别信息的过程。原始数据一般通过数据采集获得,随后的相当于对数据进行加工,然后输送到人工智能算法和模型里完成调用。
目前主流的机器学习方式是以有监督的深度学习方式为主,此种机器学习方式下对于标注数据有着强依赖性需求,未经过标注处理的原始数据多以非结构化数据为主,这些数据是不能被机器识别与学习的。只有经过标注处理后的数据,成为结构化数据才能被算法训练所使用的。
1. 获取数据:从源头获取数据,准备进行标注。
2. 选择标注方式:根据数据特性,选择适当的标注方式,例如:单标签标注、多标签标注、序列标注等。
3. 选择标注工具:选择合适的标注工具,例如:Labelbox、Brat、Prodigy等。
4. 人员培训:对标注工作人员进行培训,让他们更好地理解标注要求,以及标注工具的使用方法。
5. 标注:根据数据标注方式,数据标注工作人员开始进行标注。
6. 校验:进行标注结果的正确性校验,校验可以是人工校验,也可以是自动校验。
7. 数据准备:将标注结果进行整理,准备放入机器学习算法中进行训练。
数据标注的应用非常广泛,它可以用于机器学习、自然语言处理、图像处理和计算机视觉等技术领域。例如,机器学习算法可以利用数据标注来识别特征和相关关系,从而实现智能识别和推断。自然语言处理系统也可以利用数据标注来帮助理解文本的语义信息,从而实现自动问答和语义分析。