浅谈数据标注的重要性

带标注的数据是许多机器学习和人工智能应用程序的组成部分。同时，它是 ML 项目中最耗时、最劳动密集的部分之一，数据标注是组织实施AI的最大限制之一。我们将探讨什么是数据标注及其重要性。

什么是数据标注？

数据标注是将数据以视频、图像或文本等各种格式进行标记以便机器能够理解的过程。对于监督机器学习，标记数据集至关重要，因为ML模型需要理解输入模式来处理它们并产生准确的结果。ML模型从正确标注的数据中训练和学习，并解决以下问题：

· 分类：将测试数据分配到特定类别。例如，预测患者是否患有疾病并将他们的健康数据分配到“疾病”或“无疾病”类别是一个分类问题。

· 回归：建立因变量和自变量之间的关系。估计广告预算与产品销售之间的关系是回归问题的一个例子。

例如，训练自动驾驶汽车的机器学习模型涉及带标注的视频数据。视频中的单个对象都带有标注，允许机器预测对象的运动。

数据标注也称为数据分类或机器学习训练数据生成。

为什么数据标注很重要？

标注数据是监督学习模型的命脉，因为此类模型的性能和准确性取决于标注数据的质量和数量。带标注的数据很重要，因为

· 机器学习模型具有广泛的关键应用

· 寻找高质量的标注数据是构建机器学习模型的主要挑战之一

有哪些不同类型的数据标注？

可以根据机器学习应用程序使用不同的数据标注技术。一些最常见的类型是：

1. 文本标注训练机器更好地理解文本。例如，聊天机器人可以通过机器学习的关键字识别用户的请求并提供解决方案。如果标注不准确，机器就不太可能提供有用的解决方案。更好的文本标注可提供更好的客户体验。 在数据标注过程中，通过文本标注，一些特定的关键词、句子等被分配给数据点。全面的文本标注对于准确的机器训练至关重要。一些类型的文本标注是：

语义标注：语义标注是对文本文档进行标注的过程。通过使用相关概念标记文档，可以更轻松地查找非结构化内容。计算机可以解释和读取元数据的特定部分与语义标注描述的资源之间的关系。

意图标注：例如“我想和大卫聊天”这句话表示一个请求。意图标注分析这些文本背后的需求并将它们分类，例如请求和批准。

情感标注：情感标注对文本中的情感进行标记，帮助机器通过文字识别人类的情感。机器学习模型使用情感标注数据进行训练，以找出文本中的真实情感。例如，通过阅读客户对产品的评论，ML模型了解文本背后的态度和情感，然后做出正面、负面或中性等相关标签。

1. 文本分类：文本分类根据主题为文档中的句子或整个段落分配类别。用户可以轻松地在网站上找到他们正在寻找的信息。

2. 图像标注：标注图像以训练AI或ML模型的过程。例如，机器学习模型获得了像人类一样具有标记数字图像的高度理解能力，并且可以解释它所看到的图像。通过数据标注，任何图像中的对象都被标记。根据用例，图像上的标签数量可能会增加。图像标注有四种基本类型：

图像分类：首先，机器用带标注的图像训练，然后用预定义的带标注的图像确定图像代表什么。

对象识别/检测：它是图像分类的进一步版本。它是对图像中实体的数量和确切位置的正确描述。虽然在图像分类中将标签分配给整个图像，但对象识别单独标记实体。例如，在图像分类中，图像被标记为白天或黑夜。对象识别单独标记图像中的各种实体，例如自行车、树、桌子。

分割：一种更高级的图像标注形式。为了更容易地分析图像，它将图像分成多个部分，这些部分称为图像对象。图像分割分为三种类型：

§ 语义分割：根据图像中的相似对象的大小和位置等属性对其进行标记。

§ 实例分割：图像中的每个实体都可以被标记。它定义了实体的属性，例如位置和数量。

§ 全景分割：结合使用语义和实例分割。

数据标注的主要挑战是什么？

· 标注数据的成本：数据标注可以手动或自动完成。但是，手动标注数据需要付出很多努力，并且您还需要保持数据的质量。

· 标注的准确性：人为错误会导致数据质量不佳，这些都会直接影响 AI/ML 模型的预测。Gartner 的研究强调，糟糕的数据质量会使公司损失15%的收入。