机器学习中如何处理数据标注？

数据标注的目的：机器学习

机器学习嵌入在人工智能中，允许机器通过训练执行特定任务。通过数据标注，它可以了解几乎所有内容。机器学习技术可以描述为四种类型：无监督学习、半监督学习、监督学习和强化学习

▸监督学习：监督学习从一组标记数据中学习。它是一种基于先前已知的标记数据预测新数据结果的算法。

▸无监督学习：在无监督机器学习中，训练基于未标记的数据。在此算法中，您不知道输入数据的结果或标签。

▸半监督学习：人工智能将从部分标记的数据集中学习。这是上述两种类型的组合。

▸强化学习：强化学习是帮助系统确定其行为以最大化收益的算法。目前，它主要应用于博弈论，其中算法需要确定下一步行动以获得最高分。

虽然有四种类型的技术，但最常用的是无监督学习和监督学习。

什么是标记数据？

带标签的数据是一组带有一个或多个标签的样本。标记通常采用一组未标记的数据，并使用信息标签来扩充其中的每一部分。标记数据将帮助机器学习“学习”输入数据中的相似模式，然后预测另一个数据集。

如何处理数据标注？

第 1 步：数据收集

数据收集是从无数不同来源收集和测量信息的过程。要使用我们收集的数据来开发实用的人工智能 (AI) 和机器学习解决方案，必须以对手头业务问题有意义的方式收集和存储这些数据。

有几种方法可以找到数据。在分类算法案例中，可以依靠类名形成关键词，利用互联网爬取数据来查找图像。或者您可以从社交网站上找到照片、视频、Google 上的卫星图像、从公共相机或汽车免费收集的数据，甚至可以从第三方购买数据（注意数据的准确性）。一些常见的数据集可以在免费网站上找到，一些常见的数据类型是图像、视频、文本、音频和 3D 传感器数据。

① 图像（人物、物体或动物的照片等）

图像可能是领域最常见的数据类型。由于它处理的是最基本的数据类型，因此它在广泛的应用中发挥着重要作用，即机器人视觉、面部识别或任何必须解释图像的应用。

从多个来源提供的原始数据集中，用包含标识符、标题或关键字的元数据标记这些数据至关重要。

需要为数据标注付出巨大努力的主要领域是医疗保健应用（如我们的血细胞标注案例研究）、自动驾驶汽车（如我们的交通信号灯和标志标注案例研究）。通过对图像进行有效和准确的标注，人工智能应用程序可以在没有人为干预的情况下完美运行。

为了训练这些解决方案，元数据必须以标识符、标题或关键字的形式分配给图像。从自动驾驶车辆使用的计算机视觉系统和挑选和分类产品的机器，到自动识别医疗状况的医疗保健应用，有许多用例需要大量带标注的图像。图像标注通过有效地训练这些系统来提高精度和准确性。

视频（闭路电视或摄像机录制的磁带，通常分为场景）

与图像相比，视频是一种更复杂的数据形式，需要付出更大的努力才能正确标注。简单来说，一个视频由不同的帧组成，可以理解为图片。例如，一个一分钟的视频可以有数千帧，要对这个视频进行标注，就必须投入大量的时间。

人工智能和机器学习模型中视频标注的一个突出特点是它提供了关于对象如何移动及其方向的深刻见解。

视频还可以告知对象是否被部分遮挡，而图像标注仅限于此。

② 文本：不同类型的文档包括数字和单词，它们可以是多种语言。

算法使用大量带标注的数据来训练 AI 模型，这是更大的数据标记工作流程的一部分。在标注过程中，元数据标签用于标记数据集的特征。使用文本标注，该数据包括突出标准的标签，例如关键字、短语或句子。在某些应用中，文本标注还可以包括标记文本中的各种情绪，例如“愤怒”或“讽刺”，以教机器如何识别单词背后的人类意图或情感。

带标注的数据（称为训练数据）是机器处理的数据。目标？帮助机器理解人类的自然语言。此过程与数据预处理和标注相结合，称为自然语言处理或 NLP。

③ 音频：它们是来自具有不同人口统计特征的人的声音记录。

随着语音 AI 数据标注市场的发展趋势，LTS 在语音数据标注方面提供一流的服务。我们有精通语言的标注者。

记录为音频文件的所有类型的声音都可以使用附加的主题和合适的元数据进行标注。音频文件中的语音包含针对听众的不同单词和句子。在对音频进行标注时，使用特殊的数据标记技术使音频文件中的此类短语可被机器识别是可能的。在 NLP 或 NLU 中，用于语音识别的机器算法需要音频语言标注来识别此类音频。

3D 传感器数据：传感器设备生成的 3D 模型。

不管怎样，钱总是一个因素。具有 3D 功能的传感器在构建复杂性方面存在很大差异，因此价格从数百美元到数千美元不等。选择它们而不是标准相机设置并不便宜，特别是考虑到您通常需要多个单元以保证足够大的视野。

低分辨率数据

在许多情况下，3D 传感器收集的数据远不及传统相机的数据密集或高分辨率。在激光雷达的情况下，标准传感器将垂直空间离散化为行（行数不同），每个传感器都有数百个检测点。这产生的数据点比标准高清图片中包含的数据点比标准高清图片中包含的数据点少约 1000 倍。此外，由于激光束传播的锥形形状，物体距离越远，落在其上的样本就越少。因此，检测物体的难度会随着它们与传感器的距离呈指数增长。”

第 2 步：确定问题

了解您正在处理的问题将帮助您决定应该对输入数据使用的技术。在计算机视觉中，有一些任务，例如：

图像分类：通过为图像分配类标签来收集和分类输入数据。

对象检测和定位：检测和定位图像中对象的存在，并用边界框、点、线或折线指示它们的位置。

– 对象实例/语义分割：在语义分割中，您必须用一类对象（汽车、人、狗等）和非对象（水、天空、道路等）标记每个像素。多边形和掩蔽工具可用于对象语义分割。

第三步：数据标注

确定问题后，现在您可以相应地处理数据标记。对于分类任务，标签是在查找和爬取数据期间使用的关键字。例如分割任务，图像的每个像素都应该有一个标签。获取标签后，需要使用工具进行图片标注（即为图片设置标签和元数据）。 

数据标注的类型

数据标注是标记训练数据集的过程，可以是图像、视频或音频。不用说，AI 标注对机器学习 (ML) 至关重要，因为 ML 算法需要（质量）标注数据来处理。

在我们的 AI 训练项目中，我们使用不同类型的标注。选择使用哪种类型主要取决于您正在使用哪种数据和标注工具。

多边形：当涉及到人体、标志或街道标志等不规则形状时，要获得更精确的结果，多边形应该是您的选择。围绕对象绘制的边界可以准确地了解形状和大小，这可以帮助机器做出更好的预测。

折线：折线通常用作减少边界框弱点的解决方案，边界框通常包含不必要的空间。主要用于道路图像上的车道标注。

3D 长方体：3D 长方体用于测量物体的体积，可以是车辆、建筑物或家具。

分割：分割类似于多边形，但更复杂。虽然多边形只是选择一些感兴趣的对象，但通过分割，相似对象的层被标记，直到图片的每个像素都完成，这会导致更好的检测结果。

地标：地标标注可用于面部和情绪识别、人体姿势估计和身体检测。使用由地标标记的数据的应用程序可以指示特定场景中目标对象的密度。

流行的数据标注工具

在机器学习中，数据处理和分析是极其重要的，所以我将向大家介绍一些用于标注数据的工具，以使工作变得更简单。

您可以在此处参考有关数据标注的更多信息 

数据生成器工具

文本识别数据生成器是一种用于生成文本的工具。

使用此工具，您可以为文本检测问题生成不同的字体和颜色。

谁可以标注数据？

数据标注者是负责标记数据的人。有一些方法可以分配它们：

内部

您团队中的数据科学家和 AI 研究人员负责标记数据。这种方式的优点是易于管理，准确率高。然而，这是一种人力资源的浪费，因为数据科学家将不得不花费大量时间和精力来完成手动、重复的任务。

外包

你可以找第三方——提供数据标注服务的公司。尽管此选项会减少您团队的时间和精力，但您需要确保公司致力于提供透明和准确的数据。