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时间：2022-10-27 14:26:27
作者：景联文科技
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数据标注被认为是处理AI 应用程序和复杂 ML 任务的基础，例如自动驾驶、股市预测等等应用。数据标注的主要工作是为每条数据选择相关的标签，使原始和非结构化数据成为机器学习和训练的信息来源。那么，具体的数据标注怎么做呢？下面我们就来介绍。
数据标注是以各种格式（如视频、图像或文本）标记数据的过程，以便机器能够理解这些数据。对于监督式机器学习，标注数据集是至关重要的，因为 ML 模型需要了解输入模式来处理它们并生成准确的结果。
1、数据采集
采集的数据对象包括文本、图片、视频和音频等多种类型和多种格式的数据。
2、数据清洗
新采集的数据是非结构化的，有些数据是不完整、不一致、有杂音噪声的数据，需要通过数据清洗，对采集的数据进行筛选、去重、查缺补漏、平滑噪音等操作，将数据清理成适合标注的格式，帮助获取高质量、高精度的训练数据。
3、数据标注
数据经过清洗后，就可以进入数据标注的核心环节。在现实的标注工作中，数据管理员会将数据根据不同的需求，将待标注的数据分为不同的数据包任务，每一个数据任务都会有不同的规范和标注形式要求，然后将标注任务分配给多个标注员进行标注工作。
4、数据质检
为了提高数据输出的正确率，标注员完成标注工作后，需要质检师对数据进行检验，最终通过质检环节的数据才是真正可用于机器训练学习的数据。
1、标注数据的成本
数据标注一般由人工手动完成，而标注数据需要大量的人力，并且还需要保持数据的质量。因此，数据标注需要大量人工成本与管理成本。
2、标注的准确性
人为错误会导致数据质量差，这些错误直接影响 AI/ML 模型的预测。因此，对于数据标注工作来说，产生高质量的训练数据是另一个挑战。数据集质量有两种主要类型-主观和客观-它们都可能造成数据质量问题。
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