机器学习和深度学习算法都依赖于数据，为构建可靠的人工智能模型，需要为算法提供结构良好且标注良好的数据。

为了让机器学习算法学习如何完成特定任务，我们必须标注它们用于训练的数据。换句话说，标注数据很简单，但并不总是那么容易。幸运的是，我们将通过解释您需要了解的所有内容来为您提供帮助，其中包括一些可以减少您大量工作时间的提示和技巧。

什么是数据标注？

需要大量的训练数据来创建像人类一样行动的人工智能或机器学习模型。必须训练模型来理解特定信息以做出决策并采取行动。

数据标注是为人工智能应用程序对数据进行分类和标注的过程。必须针对特定用例对训练数据进行正确分类和标注。公司可以利用人类标注的高质量数据来构建和改进人工智能系统。

有监督的机器学习模型使用正确标注的数据进行训练和学习，以解决以下挑战：

分类是将测试数据分类为子类别的过程。分类问题包括但不限于确定患者是否存在疾病并将他们的健康记录放入适当的“疾病”或“无疾病”类别。

使用一种称为回归的统计方法，可以确定两个数据集之间是否存在联系。例如，回归问题可用于估计广告支出对产品销售的影响。

语音识别、产品建议、适当的搜索引擎结果、语音识别、计算机视觉、聊天机器人以及其他对消费者体验的改进是最终结果。文本、声音、静止图像和移动视觉效果是最常见的数据形式。

不同类型的数据标注

让我们更深入地了解不同类型的数据标注。

图像标注

标注图像对于许多用途至关重要，例如涉及计算机视觉、机器人视觉、面部识别以及其他使用机器学习来破译图像的解决方案的用途。在为学习系统构建训练数据集时，经常使用图像标注。为了在训练中使用，图像需要添加信息，例如 ID、标题或关键字。

有许多应用程序需要大量带标注的照片，例如自动驾驶车辆使用的计算机视觉系统、选择和分类产品的机器以及自动诊断医疗问题的医疗保健应用程序。标注图像是训练这些算法的绝佳方法，可以提高精度和准确度。

区分对象类需要绘制用于检测的边界框和用于语义和实例分割的分割掩模。

图像上的标签数量可能会根据使用场景而增加。就其最基本的形式而言，图像标注可以分为两类：

图像分类

经过带标注图像训练的机器可以通过将图像与一组标签进行比较来快速准确地识别图像的内容。

物体识别和物体检测

它是图像分类的改进版本，可以准确地描述图片中显示的事物的数量和相对位置。与对完整图片进行分类的图像分类不同，对象识别对单个对象进行命名。例如，图像分类需要为图像分配“白天”或“夜晚”标签。当使用对象识别处理图像时，多个对象（例如自行车、树或桌子）将被单独分类。

什么是物体识别以及在哪里使用？

文字标注

数据标注对于自然语言处理 (NLP) 任务也至关重要。文本标注是指通过添加标签或元数据来添加有关语言数据的相关信息。多种标注，例如情感、意图，甚至查询，都可以应用于文本。

情感标注

情感分析依靠高质量的训练数据来准确评估人们的感受、想法和观点。人类标注者经常被用来收集这些信息，因为他们可以评估情绪并过滤所有网络平台（包括社交媒体和电子商务网站）的内容。然后他们可以标注和报告亵渎、敏感或新词的关键字。

意图标注

由于HMI的日益普及，计算机不仅能够理解人类语言，而且能够理解人类操作员的潜在意图，这一点至关重要。可以使用多意图数据收集和分类将请求、命令、预订、建议和确认分类到各自的类别中。

语义标注

通过这种方式，语义标注可以改进机器学习系统，以尝试理解如何识别异常并对其进行充分分类。

命名实体标注

命名实体识别 (NER) 系统的训练数据必须广泛且经过人工标注。命名实体识别 (NER) 的主要目标是识别文本中的特定单词或短语并对其进行分类。您可以使用它来查找诸如人名、地点等内容，具体取决于一组单词的含义。NER 使信息提取、分类和分类变得更加容易。

音频标注

音频标注不仅需要对语音数据进行时间戳和转录，还需要识别语言特征，例如语言、方言和说话者人口统计数据。 标注攻击性语音信号和非语音声音（例如用于安全和紧急热线技术应用的玻璃破碎声音）只是各种可能用例所需的专门方法的示例之一。

视频标注

视频标注与标注图像类似，因为它需要标注视频片段，以便逐帧检测和识别特定对象。实际机器学习的一个重要组成部分是人类手动标注的数据。在处理细微差别、细微含义和歧义方面，计算机无法与人类相比。

举例来说，需要几个人的意见才能就搜索引擎结果是否相关达成一致。逐帧视频标注采用与图像标注相同的方法，例如边界框或语义分割。该方法对于定位和对象跟踪这两种常见的计算机视觉任务至关重要。

人类需要手动识别和标注数据，以用于训练计算机视觉或模式识别系统，例如突出显示包含树木或交通标志的图片中的每个像素。借助这些结构化数据，可以教会机器在测试和生产过程中建立这些连接。

自动标注数据与手动标注数据

随着时间的推移，由于疲劳和注意力不集中，人类标注者很容易失败并犯更多的错误。数据标注是一个耗时且资源密集的过程，需要知识丰富的工作人员的充分关注。

使用AI进行标注有什么好处？

机器学习长期以来主要依赖人类标注。企业通常将此流程外包给第三方公司或采用内部开发的文本标注工具。为了帮助客户训练他们的系统来模仿人类思维，这些公司将生成必要的数据集。

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