如何选择数据标注工具？

您已经完成了大量原始数据的收集，现在您想将这些数据输入到人工智能 (AI) 系统中，以便它们可以进行类似人类的活动。问题是这些机器只能根据您为数据集定义的参数运行。弥合样本数据和人工智能/机器学习之间差距的方法是数据标注。

人类数据标注者进入原始数据集合并生成类别、标签和其他描述性组件，以便机器可以解释信息并对其采取行动。

人工智能和机器学习中使用的带标注的原始数据通常由数字数据和字母文本组成，但也可以对照片和音频/视觉元素实施数据标注。

什么是数据标注工具？

数据标注工具是一种软件解决方案，它强调为机器学习构建训练数据。它可以是基于云的、本地的或容器化的。另一方面，一些公司更喜欢构建他们的工具。有各种可用的开源或共享软件数据标注选项。

它们也可用于租赁和购买。数据标注工具通常设计用于某些形式的数据，例如图像、视频、文本、音频、电子表格或传感器数据，他们还提供了许多部署策略。

数据标注工具的5 大功能：

标注工具对于标注过程的整体有效性至关重要。它们有助于提高速度和生产质量，但它们也有助于企业管理和安全。

1. 数据集管理：

由于各种工具以多种方式保存标注输出，因此您必须确保该工具能够满足您团队的输出需求。此外，由于数据的存储位置，您必须验证支持文件存储目标。

开发数据集管理时要考虑的另一个因素是该工具的共享和连接能力。特别是标注和 AI 数据处理有时是使用离岸组织完成的，需要快速访问和连接到数据集。 

2.标注方法：

将标签应用于数据的技术和功能被称为数据标注工具的重要方面。根据您当前和预计的未来需求，您可能希望专注于专家或使用更全面的平台。

构建和管理词汇表或指南，例如标签图、类、属性和特定的标注类别，是数据标注工具提供的典型标注功能。

此外，自动化或自动标记是许多数据标注技术中的新功能。许多 AI 驱动的解决方案将帮助您的标注者提高他们的标记能力，甚至无需人工干预即可自动标注您的数据。

一些技术可以从人类标注者的活动中学习，以提高自动标记的可靠性。如果您使用预标注来标记照片，则数据标记团队可以决定是放大还是消除边界框。自动化标注可以缩短需要它的团队的过程。即使使用自动标注，也总会存在异常、边缘情况和错误。因此，在质量控制和异常管理中采用人在环方法是至关重要的。

3. 数据质量控制：

数据的质量决定了机器学习和 AI 模型的有效性。而且，数据标注工具可以协助质量控制 (QC) 和验证。希望该工具将 QC 作为标注过程的一部分。

例如，在标注期间提供实时反馈和启动问题跟踪至关重要。此外，这可以协助工作流程程序，例如标签协议。 

许多技术将包括质量仪表板，以帮助管理人员查看和跟踪质量问题。此外，一些标注工具将具有将 QC 职责分配回主标注团队或专门的 QC 团队的功能。

4. 劳动力管理：

每个数据标注工具，即使是那些具有基于 AI 的自动化功能的工具，都旨在供人类劳动力使用。如前所述，人们仍然需要处理异常和质量保证。

因此，领先的系统将包括员工管理功能，例如跟踪每项任务或子任务所花费时间的工作分配和绩效统计。

5. 安全：

在标注敏感的个人信息或宝贵的知识产权时，您希望确保数据的安全性。工具应该限制标注者访问尚未分配给她的数据并限制数据下载。数据标注工具可以根据其安装提供安全的文件访问，无论是在云中还是在本地。

选择标注工具似乎是一件简单的工作，也许是因为市场上有很多选择。但是，无论有多少标注工具可用，您的公司仍然会增加选择错误工具的机会。为避免这种情况，您必须了解选择正确标注工具的原则，以及该工具如何影响安全性、人力资源管理、数据质量控制、标注方法和数据集管理。

如何选择合适的数据标注工具？

以下是选择最佳数据标注工具的标准：

效率：

深度学习程序员现在可以使用各种照片。由于标注本质上是手动的，图片标记可能会消耗大量的时间和资源。 

寻找能够尽快进行手动标注的工具。内容包括易于使用的用户界面 (UI)、热键支持和其他可节省时间并提高标注质量的功能。

功能：

标签可能因手头的工作而异。例如，在分类中，它需要一个标签，明确指定给定图像的类别。

检测物体是计算机视觉中一个更复杂的问题。在标注方面，每个对象都需要一个类名以及一组用于指定特定项目在图像内定位的边界框的坐标。一个类名和一个像素级掩码，其中包含语义分割所需的项目的轮廓。

因此，根据您正在处理的问题，您应该拥有一个包含您想要的所有功能的标注工具。作为一般规则，拥有可以标注图像的工具对所有计算机视觉活动都是有益的。