人工智能正在创造一些革命性技术——从自动驾驶汽车到由深度神经网络提供支持的疾病诊断系统。但是，这种创新背后的真正引擎是高质量的训练数据。如果没有可靠、准确和公正的数据，即使是最先进的机器学习算法也会步履蹒跚。
让我们探讨人工智能数据标签这一关键但经常被忽视的任务，包括最佳实践、方法以及人工智能辅助标签在确保高质量数据集方面的作用。
数据困境：为什么数据标签很重要？
机器学习模型的效果取决于它们从中学习的数据。正确标记的数据对于人工智能系统做出合理的预测并在现实场景中有效运行至关重要。为什么数据标签对人工智能很重要？因为如果没有带标签的数据集，模型就无法识别模式、对对象进行分类或做出准确的预测。
例如，由于数据集质量不佳，谷歌早期尝试开发用于识别YouTube视频中的猫的机器学习模型的尝试失败了。缺乏标签良好的图像导致分类效率低下，凸显了数据标签在人工智能中的重要性。通过其他 数据收集工作 再加上适当的标签，谷歌提高了模型的准确性，证明了数据标签质量直接影响人工智能性能。
高质量标签数据的关键特征
理想情况下，机器学习数据应反映现实世界的复杂性和怪癖。强大数据集的一些特征：
- 准确：应仔细检查数据并正确标记。错误分类的示例会降低模型性能。
- 一致：在所有示例中，必须一致地标记相同的概念。变体会混淆算法。
- 多种多样：考虑到歧义，数据应涵盖模型必须处理的所有场景。
- 不偏不倚: 绝不能系统性地偏向任何阶层或趋势。
- 上下文相关的：相互关联的数据点之间的关系提供了关键的背景信息。
- 高性能: 数据必须帮助模型实现有关精度、F1 分数等的关键性能指标。
确保这些质量需要人工智能辅助的数据标签、人工监督和战略方法来提高标签效率。
数据标签方法
数据很少经过充分的标记，无法输入到人工智能系统中。一系列的 数据标签技术 存在是为了将原始数据转换为机器可读的训练数据集：
手动贴标
最直观的方法——人类根据指南手动标记每个数据点。虽然准确，但手动标签非常耗时且成本高昂，尤其是对于具有数百万个数据点（例如图像、文本文档或传感器读数）的项目而言。在模棱两可的案件中，它还严重依赖个人判断。
众包
将标签工作外包给非专家组成的分布式网络可以扩大注释工作的规模。但是，在没有严格控制的情况下，它会带来质量问题。个人群组贡献者在正确识别概念方面的技能水平各不相同。
机器学习辅助标签
一种新兴技术正在使用 机器学习 本身可以使人工标签过程的某些部分实现自动化。初始的 ML 模型会为大量原始数据生成预测标签。然后，人类验证预测并根据需要进行更正。这样可以保持人工审查的准确性，同时利用算法的规模和一致性。但是，机器学习辅助标记取决于已经为初始模型提供了一个不错的训练数据集。主动学习等技术将工作重点放在不确定的案例上，以最大限度地提高效率。
程序化标签
对于某些数据类型，基于规则的算法可以自动生成标签。这包括应用正则表达式来查找文本中的模式。Python 脚本还可以解析标题或主题标签等图像元数据以创建标签类别。但是，这些技术仅适用于受限域。
结合这些方法有助于通过平衡速度、成本和准确性来优化数据标签质量。
数据标签的黄金标准方法
创建无懈可击的人体数据标签管道与模型开发同样重要。如果管理过程不严格，否则可以避免的挫折依然存在，例如过度拟合的模型在部署中失败。寻址 数据标签挑战 确保更顺畅的 AI 实施和模型可靠性。
以下是行业领导者用来获取原始训练数据的久经考验的协议：
从一开始就准确
第一步似乎显而易见——对每个单一数据点进行准确分类。说起来容易做起来难。将概念分成多个类别的标签架构的精度会带来复杂性。
在人类看来似乎最基本的事情需要练习，例如区分100种鸟类或皮肤病状况。培训协议和质量保证测试确保个别贴标者符合严格的基准。团队通常根据经过验证的黄金标准数据集来衡量准确性。
适应数据集的变化
现实世界条件不断变化，训练数据也必须不断变化。定期的数据审查使标签指南与不断变化的用例保持一致。在过时数据集上重新训练的模型会出现数据漂移，导致曾经稳健的性能随着时间的推移而下降。
主动收集前沿示例可提高模型对陌生数据的适应能力。在 自动驾驶汽车数据管理，这个过程至关重要，因为车辆必须适应新的路况、天气模式和不可预见的事件。自适应、迭代的思维方式认识到，数据管道需要持续的投资，而不是一次性的开发。
消除注释者之间的分歧
人体标签机之间的差异又带来了令人头疼的问题。缓解策略包括围绕边缘案例的大量前期指导和文档，同时就经常出现矛盾甚至分歧的领域对评估人员进行持续培训。跨注释者的算法共识建模也可以抵消异常值。
设置质量检查和监控
质量保证协议在整个管道开发过程中建立了对标签质量的信心。技术包括手动抽查数据集的子集、运行异常检测算法来标记异常值以及量化标签分布偏差。
在允许数据进入模型训练之前进行门级审查，可以发现系统性差距或偏差，并定期使用重新认证测试来确保贴标机在一段时间内保持校准。
专业数据标签域
不同的行业在 AI 要求中有独特的数据标签。两个案例研究说明了如何针对特定应用量身定制标签技术。
卫星影像
卫星图像在分析气候变化模式、农业产量和城市发展方面起着至关重要的作用。但是， 高质量的数据标签 对于确保 AI 模型能够有效地处理和解释这些数据至关重要。
- 领域专家沿着建筑物占地面积、水域边界和作物类型追踪精确的多边形，用于分割模型。
- 高级三维建模用于注释建筑物高度，从而提高对象识别能力。
- 质量控制涉及根据高度准确的手动标签基准进行统计审计。
这些细致的步骤增强了人工智能驱动的卫星分析的可靠性，这对于全球可持续发展计划和灾难响应计划至关重要。
医学成像
医疗人工智能模型依靠精确标记的扫描来检测疾病并协助制定治疗计划。鉴于医疗决策的风险很高，精确的数据标签是不可谈判的。
- 放射科医生精心标记扫描数据，将病理区域标记到像素级别，用于分割模型。
- 如果没有临床专业知识，细微的病情指标可能无法被发现，从而影响诊断的准确性。
- 美国食品和药物管理局等监管机构强调，人工智能驱动的医学成像需要透明的文档和质量控制。
这些严格的标签做法确保医疗 AI 模型符合最高的准确性和可靠性标准。
自动驾驶汽车的数据标签
就以下情况而言 自动驾驶汽车的数据标签，复杂性甚至更高。自动驾驶汽车必须准确处理实时数据，以做出瞬间的驾驶决策。这需要在各种环境中精确标记行人、交通标志和其他车辆等物体。此外，确保贴标数据在动态现实条件下保持最新状态对于自动驾驶汽车安全导航至关重要。通过应用专业的数据标签技术，自动驾驶汽车系统可以增强安全性并提高决策准确性。
这些案例研究和应用突显了为什么数据标签质量在精度可能意味着成功与失败的应用中至关重要。
追求高质量的标签数据集
不存在完美、完整的数据集。模型不可避免地会遇到需要更新训练的陌生数据。相反，最终目标是为数据集的持续改进创建基础架构。这种适应动态环境的灵活性使强大的人工智能与脆弱和过度装备的人工智能区分开来。
各方面取得的进展 计算机视觉、自然语言处理、机器人控制系统及其他系统不仅仅依靠算法运行，而是以可靠的数据为基础。数据标签是项目方向的起源，而不是事后才想到的。据估计，函数式机器学习背后有60％的工作用于数据整理。没有捷径可走；精确的数据标签为强大的人工智能提供了动力。
AI 数据标签的未来
人工智能中的高质量数据标签是 AI 成功的基础。虽然没有一个数据集是完美的，但目标是创建一个通过人工智能辅助和人工监督不断改进的系统。
人工智能辅助标签的进步使流程更快，更具可扩展性。随着各公司大力投资人工智能数据标签，下一代人工智能模型将依赖比以往任何时候都更准确、更多样化的数据集。
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常见问题解答
数据标签可以自动化吗？
是的，可以使用人工智能辅助工具和机器学习模型自动标记数据。自动标签技术包括主动学习、预训练模型和基于人工智能的注释工具，这些注释工具可根据现有数据建议标签或对图像进行分类。
什么是 NLP 数据标签？
NLP（自然语言处理）数据标签是指为基于文本的数据集添加注释，用于训练 AI 模型。NLP 数据标签可确保 AI 模型能够有效地理解和处理人类语言。
人工智能中的标签和无标签数据是什么？
标签数据是指带有标签或标签注释的数据，允许 AI 模型从预定义的类别中学习。另一方面，未标记的数据缺乏特定的注释或标签，通常用于无监督学习，其中 AI 模型无需事先指导即可识别模式和结构。
