数据标注和标签——您需要知道的一切

您是否知道组织拥有的几乎 90% 的数据都是非结构化的，并且每年以 55-65% 的速度增长？

那肯定是大量的非结构化数据在流动！我们都知道高质量的训练数据对于实施 AI/ML 项目是多么重要，而不是破坏非结构化数据会带来安全和合规风险的事实。

那么，如何解决这个问题，尤其是在构建 AI/ML 模型并且必须为模型提供相关信息以处理和交付输出和推理时？好吧，AI 和 ML 模型的输出仅与用于训练它的数据一样好，因为该模型只有在算法了解输入的内容时才能有效地交付。因此，聚合、标记和识别数据的精度至关重要。而这种对数据进行标记、归属或标注的过程称为数据标注。

什么是数据标注，它如何帮助公司实施万无一失的AI/ML模型

数据标注是对数据进行分类和标注，以便成功部署人工智能应用。构建具有类人行为的 AI 或 ML 模型需要大量高质量数据。这些训练数据必须针对特定用例进行精确分类和标注，以帮助公司构建和改进AI 实施，从而增强用户体验。

通过数据标注，AI 模型可以正确识别接收到的数据是视频、图像、文本、图形还是混合格式。根据分配的参数和 AI 模型的功能，它将对数据进行分类并继续执行其任务。

数据标注可确保您的模型得到精确训练。因此，无论您是为语音识别、自动化、聊天机器人还是任何其他流程部署模型，您都将获得可提供最佳结果的完整证明模型。

在 ML 中，数据标签负责识别原始数据（如文本文件、图像和视频），上面带有信息标签以训练机器学习模型。数据标记可应用于无数用例，如自然语言处理、计算机视觉和语音识别。

数据标注是用不同的元数据形式（如音频、文本、图像）标记数据以训练 ML 模型（如聊天机器人、自动驾驶汽车等）的过程。

这就是“循环中的人”的重要作用脱颖而出的地方。循环中的人类和人类智能在验证、验证和修复模型结果中的问题以提高效率和实现即兴创作的过程中发挥着至关重要的作用。

因此，数据标注和标记可以显着增强 AI 或 ML 程序的能力，同时缩短上市时间和总拥有成本。

数据标注和标签——适用范围

高质量的数据标注和标签对于垂直领域的广泛用例至关重要。从医疗保健到零售，从语音挖掘到视频会议的文本渲染，再到优化交通网格等等，数据标注和标签是 AI 和 ML 算法进入市场的方式。

专家预测，从 2018 年的 1.5 亿美元市场，到 2023 年（Axois）数据标签将成为一个十亿美元的产业，到 2027 年将成为一个 25 亿美元的市场。

数据标注的类型

要成功执行整个 AI ML 模型学习过程，根据特定用例要求了解不同的数据标注类型至关重要。

边界框

一种常用的标注数据类型是边界框。这些盒子主要用于跟踪对象以进行计算机视觉或新传感器的验证和测试。让我们以自动驾驶汽车为例。标注者将描绘周围车辆周围的边界框并相应地标记它们。此类标注和标签将帮助算法了解特定车辆/汽车的外观。此外，边界框提高了自动化效率，同时降低了成本。

3D 长方体

立方体标注是指在特定或目标对象上绘制立方体以获得高度、宽度、深度的 3D 透视图。此类标注广泛用于道路序列，以识别道路、汽车、卡车、货车、行人等之间的差异。长方体绘制在对象上，标注者只会调整框的尺寸和大小。

文字标注

文本标注有助于训练聊天机器人和助手设备回答不同用户提出的问题。此外，机器学习模型经过训练可以创建特定于搜索引擎的关键字，并在关键搜索时使用它们。

语义标注

语义标注通过将每个图像像素分配给特定类别的对象来帮助机器学习模型训练和理解标注要求。语义分割标注更加通用，因为它可以轻松区分车道、路缘、道路等对象，并在整个序列中从它们中识别实例。

折线标注

折线负责标注道路车道和其他封闭或开放的对象。折线标注可以在联网汽车或自动驾驶汽车之前实现准确的路径识别。如果我们谈论折线的用途或应用，它们在高清地图中的自动跟踪车辆中表现良好，并且在训练数据集以实现可靠的自动驾驶模型方面发挥着重要作用。

视频标注

除了检测对象或识别它们（如图像标记）之外，视频标注还有其他各种用途。视频标注训练 ML 模型来定位人类活动并估计姿势。在自动驾驶汽车方面，视频标注训练 AI ML 模型以有效检测、识别、分类和定位不同的对象。

底线

数据标注和标注是 AI ML 学习发展的关键。在世界范围内，人们已经从人工智能和机器学习等下一代技术中获益。然而，机器学习仅适用于相关的定性数据集，这是 AI 世界中一项非常艰巨的任务。随着技术的快速进步，全球每个垂直业务和行业都需要数据标注来提高系统质量并跟上深度学习趋势。