什么是人工智能的数据标注？挑战是什么？

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质量。今天的数据呈现指数级的爆发，比如仅在2018年，就产生了超过30 ZB的数据。而在在任何人工智能项目中，对于数据科学家而言，数据问题都是其中的症结所在。

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，以便将其用于部署，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注的数据。标注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，被称为数据标注。根据相关统计，数据整理在AI项目中消耗了80%以上的时间。

数据如何标注?

如今，大多数数据都没有标注。带标签的数据，意味着标注或注释目标模型的数据，以便可以预测。通常，数据标注包括数据标注，注释，审核，分类，转录和处理。

标注的数据突出显示某些特征，并根据这些特征对其进行分类，可以通过模型分析其模式以预测新的目标。例如，对于自动驾驶汽车中的计算机视觉，AI专业人员或数据标注者可以使用视频标注工具来指示路牌的位置，并通过行人和其他车辆的位置来训练模型。

数据标注中包含的一系列任务：

• 丰富数据的工具
• 质量保证
• 流程迭代
• 管理数据标签
• 培训新的数据标签
• 项目计划
• 成功指标
• 流程运作

AI专业人员的数据标签挑战?

在典型的AI项目中，专业人员在进行数据标注时会遇到以下几个方面的挑战。

• 数据标签质量低下。数据标签质量低可能有很多原因。其中最突出的原因之一是任何企业或工作流程确实三个决定因素：人员，流程和技术。
• 无法扩展数据标注操作。当数据量不断增长并且业务或项目需要扩展其容量时，由于大多数企业都在内部标记数据，因此它们通常也难以扩展其数据标注任务。
• 难以承受的成本和不存在的结果。企业和AI项目经理通常雇用高薪数据科学家和AI专业人士或一组业余人员来处理数据标签，而企业需要承担高昂的人工成本，当然企业也会面临数据标签不确定所带来的问题，所以合适的专业人员至关重要。
• 质量保证。进行质量检查可以为数据标注过程提供重要价值，尤其是在机器学习模型测试和验证的迭代阶段。

谁来标注数据?

相关调查显示，2019年，企业在数据标签上的支出超过17亿美元。到2024年，这一数字将达到41亿美元。进行数据标注工作，除了雇佣专业的数据科学家和AI专家之外，还可以考虑通过其他方式。

雇员。这包括雇用包括AI专业人员在内的全职或兼职员工，参与AI项目的各个方面，其中之一是数据标注。

托管团队。他们是经验丰富，且训练有素的数据标签团队。