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data labeling
数据标签或数据注释是开发机器学习 (ML) 模型时预处理阶段的一部分。
数据标签需要识别原始数据(即图像、文本文件、视频),然后向该数据添加一个或多个标签,以指定模型的上下文,从而支持机器学习模型做出准确的预测。
数据标签支持不同的机器学习和深度学习用例,包括计算机视觉和自然语言处理 (NLP)。
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公司集成软件、流程和数据注释器来清理、组织和标记数据。这些训练数据会成为机器学习模型的基础。这些标签可支持分析师隔离数据集的变量,这反过来又可以支持为机器学习模型选择最佳数据预测变量。标签可确定用于模型训练的适当数据向量,然后模型会学习做出最佳预测。
除了机器辅助之外,数据标签任务还需要“人机回圈 (HITL)”的参与。HITL 利用人类“数据标注员”的判断来创建、训练、微调和测试 ML 模型。它们通过提供最适用于给定项目的模型数据集来帮助指导数据标记过程。
计算机使用已标记和未标记的数据来训练 ML 模型,但区别在那里?
计算机还可以结合使用这两种数据进行半监督学习,这样可以减少手动添加数据标记的需求,同时提供带注释的大型数据集。
数据标记是开发高性能机器学习 (ML) 模型的关键一步。标记看似简单,但实施起来并不总是那么容易。因此,公司必须考虑多种因素和方法,确定最佳标记方法。每种数据标记方法都有其优缺点,因此建议对任务复杂性以及项目的规模、范围和持续时间进行详细评估。
以下是部分标记数据的途径:
数据标签的权衡点在于,虽然它可以缩短企业的扩展时间,但往往需要付出代价。更准确的数据通常可以改善模型预测,因此尽管成本较高,但其提供的价值通常非常值得投资。由于数据注释为数据集提供了更多上下文,它可以增强探索性数据分析以及机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 应用程序的性能。例如,数据标签可以在各个搜索引擎平台上生成更相关的搜索结果,并在电子商务平台上生成更优质的产品推荐。让我们来深入研究其他关键优势和挑战:
数据标签为用户、团队和公司提供了更好的上下文、质量和可用性。更具体地说,您可以获得以下结果:
数据标签并非没有挑战。具体而言,其中最常见的挑战包括:
无论采用哪种方法,以下最佳实践都可优化数据标记的准确性和效率:
虽然数据标记能够在各行各业的多种环境中提高质量、准确性和可用性,但比较突出的用例包括:
面向高级文本分析的自然语言处理 (NLP) 服务。
通过行业领先的本地部署对象存储技术,启用 AI 工作负载,并整合主要和辅助大数据存储。
采用先进的人工智能驱动远程监控和计算机视觉技术,查看、预测并预防资产和运营问题。