什麼是機器學習中的數據標籤，它是如何工作的？

數據是當今企業的新財富。 隨著人工智能等技術逐漸接管我們的大部分日常活動，任何數據的正確使用都對社會產生了積極影響。 通過有效地分離和標記數據，機器學習算法可以發現問題並提供實用且相關的解決方案。

在數據標註的幫助下，我們教機器各種技術，並以各種格式輸入信息，讓機器表現得“聰明”。 數據標記背後的科學涉及大量作業，以使用相同信息的多種變體註釋或標記數據集的形式。 儘管最終的結果讓我們的日常生活感到驚訝和輕鬆，但其背後的勞動是巨大的，奉獻精神值得稱道。

什麼是數據標註？

在機器學習中，輸入數據的質量和類型決定了輸出的質量和類型。 用於訓練機器的數據質量提高了 AI 模型的準確性。

換句話說，數據標註是訓練機器通過標註或註釋來發現非結構化或結構化數據集之間的差異和相似之處的過程。

讓我們通過一個例子來理解這一點。 要訓練機器紅燈是停止的標誌，您需要在各種圖片中標記所有紅燈，以便機器理解信號。 基於此，人工智能創建了一種算法，該算法將在每個給定場景中讀取紅燈作為停止信號。 另一個例子是音樂流派可以在爵士、流行、搖滾、古典等標籤下使用多個數據集進行隔離。

數據標註的挑戰

技術或結構的任何新變化/進步都會帶來好處和挑戰。 數據標註也不例外。 雖然數據標籤可以大大減少擴展業務的時間，但它會帶來成本。 讓我們詳細談談數據標籤帶來的一些挑戰。

時間和精力方面的成本

大量獲取特定於利基的數據本身就是一項具有挑戰性的任務。 為每個項目手動添加標籤只會增加已經很耗時的任務。 如果項目是在內部處理的，則大部分項目時間都花在與數據相關的任務上，例如數據的收集、準備和標記。

為了有效地管理這些任務，以便您在第一時間完成工作，您將需要具有這種特定專業知識的專業貼標機。 這也是一項昂貴的工作，不僅在時間方面，而且在金錢方面都非常昂貴。

不一致

具有不同專業知識的註釋者可能具有不同的標記標準。 因此，標籤不一致的可能性很高。 話雖如此，當幾個人標記同一個數據集時，數據準確率會高得多。

領域專長

對於特定行業，您會覺得需要聘請具有特定領域專業知識的貼標員。 例如，要為醫療保健行業構建 ML 應用程序，沒有相關領域專業知識的註釋者會發現正確標記元素非常具有挑戰性。

瑕疵

人類完成的任何重複性工作都容易出錯。 無論人工貼標者的專業水平如何，手動標記總是存在缺陷的。 確保零錯誤幾乎是不可能的，因為註釋者必須處理大量原始數據以進行標記。

數據標記方法

如上所述，數據標記是一項耗時的任務，需要關注細節。 根據問題陳述、要標記的數據量、數據的複雜性和样式，用於註釋數據的策略會有所不同。

讓我們回顧一下貴公司可以根據財務資源和可用時間選擇的各種方法。

內部數據標註

根據行業類型、完成給定 AI 項目的時間以及所需資源的可用性，組織可以在內部執行數據標籤過程。

優點：

• 高準確率
• 高質量
• 簡化跟踪

缺點：

• 耗時/慢
• 需要大量資源

眾包

由自由職業者標記的採購數據集可在各種眾包平台上獲得。 該方法可用於對圖片等通用數據進行註釋。

通過眾包進行數據標記的最著名的例子是 Recaptcha。 要求用戶識別特定類型的圖像以證明它們是人類。 這些是根據其他用戶提供的輸入進行驗證的。 這充當圖像數組的標籤數據庫。

優點：

• 快捷方便
• 具有成本效益

缺點：

• 不能用於需要領域專業知識的數據
• 質量沒有保證

外包

外包可以充當內部數據標記和眾包之間的中間環節。 僱用具有領域專業知識的第三方組織或個人可以幫助組織完成所有長期和短期項目。

優點：

• 最適合高級臨時項目
• 第三方外包公司提供經過審核的員工
• 根據您的業務需求提供預建和自定義數據標籤工具
• 可以獲得特定於利基的數據標記專家的選項

缺點：

• 管理第三方可能很耗時

基於機器

工業界廣泛使用和接受的最新形式的數據標記和註釋之一是基於機器的註釋。 在數據標記軟件的幫助下自動化數據標記過程，減少了人為乾預並提高了標記的速度。 使用稱為主動學習的技術，可以標記數據，基於這些標記可以自動添加到訓練數據集中。

優點：

• 更快的數據處理和標記
• 涉及較少的人為乾預

缺點：

• 雖然質量更好，但無法與人工標記相提並論
• 如果出現錯誤，仍然需要人工干預

數據標籤是如何工作的？

根據您的業務需求，您可以選擇最適合您要求的方法。 但是，數據標記過程按時間順序按以下順序工作。

數據採集

任何機器學習項目的基礎都是數據。 以各種格式收集適量的原始數據是數據標記的第一步。 數據的收集可以有兩種形式——一種是公司內部收集的，另一種是從公開的外部來源收集的。

作為原始形式，此數據需要在為數據集創建標籤之前進行清理和處理。 然後將這些經過清理和預處理的數據輸入模型進行訓練。 數據越大越多樣化，結果就越準確。

數據標註

清理數據後，領域專家將通過遵循各種數據標記方法來檢查數據並添加標籤。 有意義的上下文附加到可以用作基本事實的模型上。這些是目標變量，例如您希望模型預測的圖像。

質量保證

ML 模型訓練的成功高度依賴於可靠、準確和一致的數據質量。 為了確保這些精確和準確的數據標籤，必須定期進行 QA 檢查。 通過使用 QA 算法，如 Consensus 和 Cronbach 的 alpha 測試，可以確定這些註釋的準確性。 定期 QA 檢查極大地提高了結果的準確性。

模型訓練和測試

只有在測試數據的準確性時，執行上述所有步驟才有意義。 輸入非結構化數據集以查看它是否提供預期結果將測試該過程。

數據標籤的行業用例

現在我們已經熟悉了數據標籤是什麼以及它是如何工作的，讓我們回顧一下最突出的用例。

計算機視覺 (CV)

這是人工智能的一個子集，它使機器能夠從以視覺和視頻（提取用於標記的靜止圖像）形式提供的輸入中獲得有意義的解釋。

計算機視覺註釋可用於各個行業，以實現 AI 的實際優勢。

1. 在汽車行業，標記圖像和視頻以分割道路、建築物、行人和其他物體將有助於自動駕駛汽車區分這些實體，以避免在現實生活中發生接觸。
2. 在醫療保健行業，疾病症狀可以在 X 射線、MRI 和 CT 掃描中進行細分。 借助顯微圖像，可以早期診斷出大多數危重疾病。
3. 二維碼、標籤條碼等可作為運輸物流行業的標籤來跟踪貨物。

自然語言處理 (NLP)

這是使 AI 機器能夠解釋人類語言和統計數據的子集。 該算法從文本和語音中獲取含義，可以分析各種語言方面。

NLP 越來越多地用於許多企業解決方案。

1. 它通常在所有行業中用作電子郵件助手、自動完成功能、拼寫檢查器、隔離垃圾郵件和非垃圾郵件等等。
2. 以聊天機器人的形式，實時解釋和回答客戶提出的基本查詢，無需人工干預。 預計到 2023 年， 70% 的客戶互動將由聊天機器人和移動消息應用程序管理。
3. 通過電子商務中的數據標記來了解文本的正負極性以捕捉客戶情緒。

Appinventiv 已成功為 Vyrb 構建了一個社交媒體應用程序，使用戶能夠發送和接收針對藍牙可穿戴設備優化的音頻消息。

人工智能數據標籤市場概述

數據標註是一個蓬勃發展的行業，它誕生於人工智能技術。 由於數據標記在很大程度上依賴於提供給機器學習的準確數據，因此它必將在未來幾年內增長。

下圖清楚地表明該行業已經發展並將在未來幾年繼續增長。 預計到 2028 年將以 25.6% 的複合年增長率增長，市場規模將達到 82.2 億美元。下圖顯示了按數據類型劃分的增長情況。

利用數據標籤的垂直業務概述是 IT 和汽車行業，它們佔全球收入的 30% 以上。 隨著醫療保健行業的發展，預計數據標籤將蓬勃發展，因為該行業對基於人工智能的高效應用程序的準確數據要求。 在圖像標籤的幫助下，零售和電子商務行業也在數據標籤行業獲得了可觀的市場份額。

使用 Appinventiv 標記數據

從戰略上講，公司一直在外包數據收集和標籤服務，以構建強大的機器學習模型。

Appinventiv 是一家 AI 和ML 開發公司，多年來一直在幫助組織利用AI 驅動的解決方案釋放機遇。 憑藉近十年的業務轉型經驗，我們成功地為不同行業交付了許多複雜的人工智能項目。

例如，Appinventiv 成功地為歐洲一家領先銀行實現了銀行流程自動化。 自動化流程幫助銀行提高了 50% 的準確性和 92% 的 ATM 服務水平。

Appinventiv 幫助 YouCOMM 構建革命性解決方案的另一個例子，它通過提供對醫療幫助的實時訪問來改變住院患者的溝通方式。 借助可定制的患者消息系統，患者可以通過語音命令和頭部姿勢的使用輕鬆通知員工他們的需求。

憑藉我們的專業知識和以客戶為中心的團隊，我們提供數據標籤服務，幫助您克服挑戰，根據您的特定需求和要求為您提供整體數據標籤服務。

通過利用標記和數據註釋所需的大量工具，Appinventiv 可以增強您的數據訓練流程以簡化複雜的模型。 這使我們能夠在分割、分類和隨後的數據標記的準確性方面表現出色，這將是快速和簡單的。

包起來！

“人工智能的力量是如此不可思議，它將以非常深刻的方式改變社會。” - 比爾蓋茨

人工智能有可能使人類生活更輕鬆，從而造福社會。 它藉助數據標記將大量數據分類為有意義的指令的能力幫助行業實現了跨越式發展。

常問問題

問：完善數據標註的最佳實踐是什麼？

A. 根據您用於數據標記的方法，您可以遵循一些最佳實踐：

• 確保收集到的數據充足、正確清理和處理。
• 根據行業，僅將工作分配給領域專家數據標註員。
• 通過向團隊提供要遵循的註釋技術標準，確保團隊遵循統一的方法。
• 通過分配多個註釋器進行交叉標記，遵循製造商檢查流程。

問：數據標記有什麼好處？

A. 數據標記有助於更清楚地了解上下文、質量和可用性，以便對數據進行精確預測。 反過來，這有助於提高模型中變量的數據可用性。

問：在篩選數據標籤公司時要考慮哪些因素？

A. 為機器學習選擇數據標籤服務時需要考慮五個參數。

• 數據標記過程的可擴展性
• 數據標註服務費用
• 數據安全
• 數據標註平台