数据标注是大多数人工智能的基础，它决定了机器学习和深度学习模型的好坏。今天的数据呈指数级增长。例如，仅2018年就产生了30多ZB的数据。而在任何人工智能项目中，对于数据科学家来说，数据问题才是问题的症结所在。什么是数据标注？训练机器学习和深度学习模型需要丰富的数据，以便可以使用这些数据来部署、训练和调整模型。训练机器学习和深度学习模型需要大量经过仔细标记的数据。标记原始数据并准备将其应用于机器学习模型和其他AI工作流称为数据标记。据相关统计，在AI项目中，数据整理消耗了80%以上的时间。数据是如何标记的？今天，大多数数据都没有标记。标注数据是指对目标模型的数据进行标注或标注，使其可以预测。通常，数据标记包括数据标记、注释、审查、分类、转录和处理。注释数据突出显示某些特征并根据这些特征对其进行分类，模型可以分析其模式以预测新目标。例如，对于自动驾驶汽车中的计算机视觉，AI专业人员或数据注释者可以使用视频注释工具来指示街道标志和火车模型与行人和其他车辆位置的位置。数据标注涉及的一系列任务：数据丰富工具质量保证流程迭代管理数据标注培训新的数据标注项目计划成功指标流程操作人工智能专业人士面临的数据标注挑战？在一个典型的人工智能项目中，专业人员从事数据标注工作会遇到以下挑战。数据标签质量低。低质量数据标签可能有很多原因。最突出的原因之一是任何业务或工作流程实际上都具有三个决定因素：人员、流程和技术。无法扩展数据标签操作。当数据量不断增长并且业务或项目需要扩展其容量时，由于大多数企业在内部标记数据，因此他们也常常难以扩展其数据标记任务。难以承受的成本和不存在的结果。企业和人工智能项目经理通常会高薪聘请数据科学家和人工智能专业人员或一群业余爱好者来处理数据标注，企业需要承担高昂的人力成本。当然，企业也会面临数据标签不确定带来的问题，因此合适的专业人员至关重要。质量保证。执行质量检查可以为数据标记过程提供重要价值，尤其是在机器学习模型测试和验证的迭代阶段。谁来标记数据？相关调查显示，2019年企业在数据标注上的支出超过17亿美元。到2024年，这个数字将达到41亿美元。对于数据标注，除了聘请专业的数据科学家和AI专家外，还可以考虑其他方式。员工。这包括聘请包括AI专业人员在内的全职或兼职人员参与AI项目的各个方面，其中之一就是数据标记。管理团队。他们是一支经验丰富、训练有素的数据标注团队。承包商。他们包括自由职业者和临时工。众包。企业可以通过第三方平台一次性寻找数据标注团队。
