为什么数据标注对机器学习和人工智能很重要

数据标注是 AI 和 ML 算法背后的主力，可创建高度准确的基本事实，直接影响算法性能。带标注的数据对于 AI 和 ML 模型准确理解和检测输入数据至关重要。

智能设备和智能生活已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分。从自动驾驶汽车、对电子邮件的智能和轻推回复、通过 GPS应用程序估计到达时间到流媒体队列中的下一首歌曲——一切都由人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 提供支持。

为了完成所有这些，人工智能和机器学习模型需要输入数据；大量数据。数据是 AI 和 ML 算法的支柱。计算机无法像人脑那样处理视觉信息。计算机需要被告知它正在解释什么并提供上下文以做出决定。数据标注建立了这些联系。

数据标注可确保 AI 或 ML 项目具有可扩展性。识别和标记特定数据、图像、视频是人类主导的任务，使机器更容易像人类一样识别和分类信息，并进行预测。如果不进行数据标记，ML 算法就无法轻松计算基本属性。

人工智能和机器学习公司的数据标注挑战

人工和机器学习平台的应用正变得司空见惯。然而，厚厚的炒作和模糊的行话掩盖了 AI 和 ML 公司在提供准确标注的训练数据集方面面临的挑战。

更高质量的训练数据集：标注数据的质量决定了 AI 和 ML 项目的命运。训练模型以识别变量之间的模式和关系；AI 和 ML 公司必须提供准确标注的数据集。分析公司无法承受未对齐的边界框和分类器中的混乱。这些错误可能是灾难性的。不要忘记，人工智能和机器学习模型提供个性化和效率的能力取决于精确策划和标记的数据。

AI 和 ML 模型需要大量数据： ML 项目通常需要数千甚至数百万个带标签的训练项目才能成功。虽然机器学习项目的目标在复杂性上可能有很大差异，但它们都有一个共同的要求：大量高质量的数据来训练模型。

为 AI 和 ML 模型使用数据标注的主要优势

数据标注有助于更深入地理解对象的含义，从而使算法能够更好地执行。

提高AI和ML模型的精度

计算机视觉模型在多个对象被准确标记的图像上以不同级别的精度运行，而对象在图像中没有被标记或标记很差。因此，标注越好，模型的精度就越高。

快速通道模型训练

数据分析服务提供商的机器学习项目 TAT 减少了 54%。数据标注公司研究了交通信号灯的镜头，以根据车辆的类别、型号名称、颜色和行驶方向来识别和标记车辆。只有通过数据标注，AI 和 ML 模型才能了解它需要对输入的数据做什么。因此，该模型可以快速学习将有效处理应用于标记数据并生成有意义的结果。

轻松创建标记数据集

数据标注简化了预处理，这是机器学习数据集构建过程中的重要一步。在一个经典案例中，40,000 多张图像被标记并输入机器学习模型，使用手动和自动工作流程的混合。它帮助一家瑞士数据分析解决方案公司解决了领先酒店和餐厅的食物浪费问题。因此，规范化数据标注服务会导致创建大量标记数据集，AI 和 ML 模型可以在这些数据集上进行功能操作。

简化的最终用户体验

标注良好的数据为人工智能系统的用户提供了一种无缝的体验。有效的智能产品通过提供相关帮助解决用户的问题和疑问。相关行为的能力是通过标注开发的。

渐进式 AI 引擎可靠性增强

增加数据量会提高 AI 模型的准确率和精确度的公理只有在有完善的数据标注过程以用标记数据补充模型时才成立。因此，随着数据量的激增，人工智能引擎的可靠性也随之提高。

赋予扩展实施的能力

数据标注适应来自多个请求的情绪、意图和动作。带标注的数据有助于创建准确的训练数据集，从而使 AI 工程师和数据科学家能够为任何数量的不同数据集扩展数学模型。

4种主要的数据标注和标注类型

机器学习的数据标注是一种广泛的实践，但每种类型的数据都有与之相关的标记过程。一些常用的数据标注类型包括：

1.文字标注

文本标注在搜索引擎中很常见，其中单词被标记以使搜索引擎算法能够加载包含搜索关键字的页面。标记有助于将关键字与数据库中的 URL 进行匹配，并允许搜索引擎快速为搜索者生成所需的结果。这是一个实用的见解：

2.视频标注

在许多用例中，自动驾驶汽车是视频标注至关重要的一种。从技术上讲，它将视频分成多个帧，每个帧都分类识别感兴趣的对象。因此，视频标注为道路交通模式、车内驾驶员行为、事故多发地点等提供了极大的可见性，从而显着提高了道路安全。

3. 图片标注

使用一系列技术（例如边界框、多边形）进行应用，图像标注涉及标记图像中感兴趣的对象。元素由机器学习专家预先确定，以用必要的知识补充计算机视觉模型。根据上下文决定，可以使用多种技术来标记图像中的对象

4.用于语音识别的NLP标注

在 NLP 标注中，语言是重点，标注用于从语言的本质中解开最深刻的见解。NLP 标注过程包括词性 (POS) 标注、语音标注、语义标注、关键短语标注、话语标注等，捕捉语言结构的特性。它使机器学习系统能够像人类一样解释含义和理解上下文。

技术进步的数据标注的未来

总而言之，对数据标注市场的大量积极预测可归因于遵循太空未来的技术趋势。

智能标签工具将主导未来的人工智能和机器学习领域。在预测分析的支持下，数据标注功能将是全自动的，无需任何人工干预即可检测标签。

报告框架将成为数据标注过程的一个组成部分。操作智能将提供对如何处理标注复杂性的理解。报告功能将是监控标注吞吐量和生产力的重要附加组件。

由于需要保持准确性水平，自动化加上强大的质量控制对于合理地标注大量数据至关重要。这将是下一代数据标注的一个关键特征，其中真正的焦点不是纯粹的标签，而是衡量和质量标签。

依靠数据标注服务来提高机器学习项目的性能。他们结合使用熟练的人工标注器、标注工具和经过验证的工作流程来生成、构建和标记大量训练和测试数据。

结论

只有当您利用人类智能和智能工具的精细组合为机器学习创建高质量的训练数据集时，数据标注的正确应用才有可能。麻省理工学院技术评论报告正确地指出，正确标注的数据是使用 AI 的最大挑战。企业应构建强大的数据标注能力，以支持AI&ML模型构建，防止其惨遭失败。我们人类比计算机高一个档次，因为我们可以更好地处理歧义、破译意图以及影响数据标注的其他几个因素。

准确标注的数据决定了您是创建高性能 AI/ML 模型作为应对复杂业务挑战的解决方案，还是将时间和资源浪费在失败的实验上。而当缺乏时间和资源来构建这些能力时，咨询数据标注公司是一个明智之举。除了时间和成本优化之外，数据标注专家还可以让您快速扩展您的 AI 功能，并将机器学习解决方案概念化，以满足市场需求和客户期望。