什么是机器学习中的数据标签，它是如何工作的？

数据是当今企业的新财富。 随着人工智能等技术逐渐接管我们的大部分日常活动，任何数据的正确使用都对社会产生了积极影响。 通过有效地分离和标记数据，机器学习算法可以发现问题并提供实用且相关的解决方案。

在数据标注的帮助下，我们教机器各种技术，并以各种格式输入信息，让机器表现得“聪明”。 数据标记背后的科学涉及大量作业，以使用相同信息的多种变体注释或标记数据集的形式。 尽管最终的结果让我们的日常生活感到惊讶和轻松，但其背后的劳动是巨大的，奉献精神值得称道。

什么是数据标注？

在机器学习中，输入数据的质量和类型决定了输出的质量和类型。 用于训练机器的数据质量提高了 AI 模型的准确性。

换句话说，数据标注是训练机器通过标注或注释来发现非结构化或结构化数据集之间的差异和相似之处的过程。

让我们通过一个例子来理解这一点。 要训​​练机器红灯是停止的标志，您需要在各种图片中标记所有红灯，以便机器理解信号。 基于此，人工智能创建了一种算法，该算法将在每个给定场景中读取红灯作为停止信号。 另一个例子是音乐流派可以在爵士、流行、摇滚、古典等标签下使用多个数据集进行隔离。

数据标注的挑战

技术或结构的任何新变化/进步都会带来好处和挑战。 数据标注也不例外。 虽然数据标签可以大大减少扩展业务的时间，但它会带来成本。 让我们详细谈谈数据标签带来的一些挑战。

时间和精力方面的成本

大量获取特定于利基的数据本身就是一项具有挑战性的任务。 为每个项目手动添加标签只会增加已经很耗时的任务。 如果项目是在内部处理的，则大部分项目时间都花在与数据相关的任务上，例如数据的收集、准备和标记。

为了有效地管理这些任务，以便您在第一时间完成工作，您将需要具有这种特定专业知识的专业贴标机。 这也是一项昂贵的工作，不仅在时间方面，而且在金钱方面都非常昂贵。

不一致

具有不同专业知识的注释者可能具有不同的标记标准。 因此，标签不一致的可能性很高。 话虽如此，当几个人标记同一个数据集时，数据准确率会高得多。

领域专长

对于特定行业，您会觉得需要聘请具有特定领域专业知识的贴标员。 例如，要为医疗保健行业构建 ML 应用程序，没有相关领域专业知识的注释者会发现正确标记元素非常具有挑战性。

瑕疵

人类完成的任何重复性工作都容易出错。 无论人工贴标者的专业水平如何，手动标记总是存在缺陷的。 确保零错误几乎是不可能的，因为注释者必须处理大量原始数据以进行标记。

数据标记方法

如上所述，数据标记是一项耗时的任务，需要关注细节。 根据问题陈述、要标记的数据量、数据的复杂性和样式，用于注释数据的策略会有所不同。

让我们回顾一下贵公司可以根据财务资源和可用时间选择的各种方法。

内部数据标注

根据行业类型、完成给定 AI 项目的时间以及所需资源的可用性，组织可以在内部执行数据标签过程。

优点：

• 高准确率
• 高质量
• 简化跟踪

缺点：

• 耗时/慢
• 需要大量资源

众包

由自由职业者标记的采购数据集可在各种众包平台上获得。 该方法可用于对图片等通用数据进行注释。

通过众包进行数据标记的最著名的例子是 Recaptcha。 要求用户识别特定类型的图像以证明它们是人类。 这些是根据其他用户提供的输入进行验证的。 这充当图像数组的标签数据库。

优点：

• 快捷方便
• 具有成本效益

缺点：

• 不能用于需要领域专业知识的数据
• 质量没有保证

外包

外包可以充当内部数据标记和众包之间的中间环节。 雇用具有领域专业知识的第三方组织或个人可以帮助组织完成所有长期和短期项目。

优点：

• 最适合高级临时项目
• 第三方外包公司提供经过审核的员工
• 根据您的业务需求提供预建和自定义数据标签工具
• 可以获得特定于利基的数据标记专家的选项

缺点：

• 管理第三方可能很耗时

基于机器

工业界广泛使用和接受的最新形式的数据标记和注释之一是基于机器的注释。 在数据标记软件的帮助下自动化数据标记过程，减少了人为干预并提高了标记的速度。 使用称为主动学习的技术，可以标记数据，基于这些标记可以自动添加到训练数据集中。

优点：

• 更快的数据处理和标记
• 涉及较少的人为干预

缺点：

• 虽然质量更好，但无法与人工标记相提并论
• 如果出现错误，仍然需要人工干预

数据标签是如何工作的？

根据您的业务需求，您可以选择最适合您要求的方法。 但是，数据标记过程按时间顺序按以下顺序工作。

数据采集

任何机器学习项目的基础都是数据。 以各种格式收集适量的原始数据是数据标记的第一步。 数据的收集可以有两种形式——一种是公司内部收集的，另一种是从公开的外部来源收集的。

作为原始形式，此数据需要在为数据集创建标签之前进行清理和处理。 然后将这些经过清理和预处理的数据输入模型进行训练。 数据越大越多样化，结果就越准确。

数据标注

清理数据后，领域专家将通过遵循各种数据标记方法来检查数据并添加标签。 有意义的上下文附加到可以用作基本事实的模型上。这些是目标变量，例如您希望模型预测的图像。

质量保证

ML 模型训练的成功高度依赖于可靠、准确和一致的数据质量。 为了确保这些精确和准确的数据标签，必须定期进行 QA 检查。 通过使用 QA 算法，如 Consensus 和 Cronbach 的 alpha 测试，可以确定这些注释的准确性。 定期 QA 检查极大地提高了结果的准确性。

模型训练和测试

只有在测试数据的准确性时，执行上述所有步骤才有意义。 输入非结构化数据集以查看它是否提供预期结果将测试该过程。

数据标签的行业用例

现在我们已经熟悉了数据标签是什么以及它是如何工作的，让我们回顾一下最突出的用例。

计算机视觉 (CV)

这是人工智能的一个子集，它使机器能够从以视觉和视频（提取用于标记的静止图像）形式提供的输入中获得有意义的解释。

计算机视觉注释可用于各个行业，以实现 AI 的实际优势。

1. 在汽车行业，标记图像和视频以分割道路、建筑物、行人和其他物体将有助于自动驾驶汽车区分这些实体，以避免在现实生活中发生接触。
2. 在医疗保健行业，疾病症状可以在 X 射线、MRI 和 CT 扫描中进行细分。 借助显微图像，可以早期诊断出大多数危重疾病。
3. 二维码、标签条码等可作为运输物流行业的标签来跟踪货物。

自然语言处理 (NLP)

这是使 AI 机器能够解释人类语言和统计数据的子集。 该算法从文本和语音中获取含义，可以分析各种语言方面。

NLP 越来越多地用于许多企业解决方案。

1. 它通常在所有行业中用作电子邮件助手、自动完成功能、拼写检查器、隔离垃圾邮件和非垃圾邮件等等。
2. 以聊天机器人的形式，实时解释和回答客户提出的基本查询，无需人工干预。 预计到 2023 年， 70% 的客户互动将由聊天机器人和移动消息应用程序管理。
3. 通过电子商务中的数据标记来了解文本的正负极性以捕捉客户情绪。

Appinventiv 已成功为 Vyrb 构建了一个社交媒体应用程序，使用户能够发送和接收针对蓝牙可穿戴设备优化的音频消息。

人工智能数据标签市场概述

数据标注是一个蓬勃发展的行业，它诞生于人工智能技术。 由于数据标记在很大程度上依赖于提供给机器学习的准确数据，因此它必将在未来几年内增长。

下图清楚地表明该行业已经发展并将在未来几年继续增长。 预计到 2028 年将以 25.6% 的复合年增长率增长，市场规模将达到 82.2 亿美元。下图显示了按数据类型划分的增长情况。

利用数据标签的垂直业务概述是 IT 和汽车行业，它们占全球收入的 30% 以上。 随着医疗保健行业的发展，预计数据标签将蓬勃发展，因为该行业对基于人工智能的高效应用程序的准确数据要求。 在图像标签的帮助下，零售和电子商务行业也在数据标签行业获得了可观的市场份额。

使用 Appinventiv 标记数据

从战略上讲，公司一直在外包数据收集和标签服务，以构建强大的机器学习模型。

Appinventiv 是一家 AI 和ML 开发公司，多年来一直在帮助组织利用AI 驱动的解决方案释放机遇。 凭借近十年的业务转型经验，我们成功地为不同行业交付了许多复杂的人工智能项目。

例如，Appinventiv 成功地为欧洲一家领先银行实现了银行流程自动化。 自动化流程帮助银行提高了 50% 的准确性和 92% 的 ATM 服务水平。

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凭借我们的专业知识和以客户为中心的团队，我们提供数据标签服务，帮助您克服挑战，根据您的特定需求和要求为您提供整体数据标签服务。

通过利用标记和数据注释所需的大量工具，Appinventiv 可以增强您的数据训练流程以简化复杂的模型。 这使我们能够在分割、分类和随后的数据标记的准确性方面表现出色，这将是快速和简单的。

包起来！

“人工智能的力量是如此不可思议，它将以非常深刻的方式改变社会。” - 比尔盖茨

人工智能有可能使人类生活更轻松，从而造福社会。 它借助数据标记将大量数据分类为有意义的指令的能力帮助行业实现了跨越式发展。

常问问题

问：完善数据标注的最佳实践是什么？

A. 根据您用于数据标记的方法，您可以遵循一些最佳实践：

• 确保收集到的数据充足、正确清理和处理。
• 根据行业，仅将工作分配给领域专家数据标注员。
• 通过向团队提供要遵循的注释技术标准，确保团队遵循统一的方法。
• 通过分配多个注释器进行交叉标记，遵循制造商检查流程。

问：数据标记有什么好处？

A. 数据标记有助于更清楚地了解上下文、质量和可用性，以便对数据进行精确预测。 反过来，这有助于提高模型中变量的数据可用性。

问：在筛选数据标签公司时要考虑哪些因素？

A. 为机器学习选择数据标签服务时需要考虑五个参数。

• 数据标记过程的可扩展性
• 数据标注服务费用
• 数据安全
• 数据标注平台