数据标签工具:如何提升你的过程

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从垃圾邮件过滤到个性化聊天机器人体验,人工智能创新正在成为我们日常生活的一个方面。大多数公司,如果还没有的话,正在考虑在其内部和外部流程中采用人工智能和机器学习工具。

如果很多人之前没有接触过人工智能和机器学习技术,他们不知道的是,你不能只是出去买一个功能完善的算法,为你的特定用例和数据准备好。在你可以使用人工智能算法或机器学习模型之前,它必须经过训练以适应你的用例。为了训练模型,您需要数据。您不仅需要数据,还需要高质量的、有标记的数据,而不是少量的数据单元。

这就是数据标签工具发挥作用的地方。数据标记工具或软件用于快速有效地标记大量数据,因此可用于训练AI模型。为公司的项目找到合适的数据标签工具至关重要,这样公司就不会浪费时间和金钱。

数据标签工具

数据标签对贵公司的重要性

数据标记是培训和使用机器学习和人工智能的关键步骤。如果没有精确标记的数据和高质量的训练数据,您的AI程序将无法正常运行。为了在你的公司实现AI的真正成功,你需要正确标记的良好培训数据。

什么是数据标签?

数据标签是最重要的收集数据的过程您将需要训练AI算法并正确标记每一段数据。如果没有适当的数据收集和标记,您的数据将毫无用处,无法用作培训数据。

什么是培训数据?

训练数据是已标记的数据,可用于教授人工智能模型或机器学习算法如何正确解释数据。高质量、正确标记的数据对于任何人工智能模型或项目的成功都至关重要。如果你有不好的训练数据,你的算法会得到不好的结果。

什么是数据标签软件?

数据标记软件是一种工具,可用于查找原始数据并标记数据,然后用于训练机器学习模型。数据标签软件使用的原始数据可以包括文本、音频和视频文件。

因为机器学习模型在学习如何解释数据时必须受到监督,所以拥有正确标记的高质量数据至关重要。好的数据标记软件可以比人工标记的数据更高效、更准确。

在数据标签平台或软件中要寻找什么

数据标记平台或软件程序是一种工具,您可以使用它收集和标记数据,然后准备好训练您的AI或机器学习算法。市场上有许多不同的产品和解决方案可以收集和标记培训数据,关键是为您的公司找到合适的工具。

在评估工具时,您希望寻找一些用户友好的工具,使收集和标记数据的过程对您的公司来说毫不费力,这样您就可以继续推进AI和机器学习目标。以下是您在评估数据标签解决方案时可以查找的内容。

质量保证(QA)

如果你想让你的人工智能或机器学习算法和工具正常工作,你需要高质量的数据。否则,你就会陷入“垃圾进垃圾出”的陷阱。

在评估数据标签解决方案时,您希望寻找能够保证其数据标签准确性的软件或公司。确保了解他们的质量保证政策中包括哪些内容,以及他们采取了哪些步骤来确保数据标签的准确性。

在评估数据标签的质量保证时,另一个需要注意的方面是机器和人类交互的结合。虽然一些数据标记可以在没有人工干预的情况下完成,但在整个过程中可能需要人工QA检查。如果该工具在QA过程中没有提供熟练的数据注释器,那么您可能需要寻找另一个工具。

访问管理系统

选择用于数据标记的工具或软件时,需要评估项目管理系统。您将希望能够监控和管理项目进度、工人生产率、质量保证检查和数据标记工作流。您希望寻找一种数据标签解决方案,使项目管理系统能够无缝集成到当前的工作流和工具生态系统中。

与贵公司合作的能力

虽然你可能会从一个小型人工智能或机器学习项目开始,尝试一下你的方法,看看它是否对你的公司有益,但如果你发现它非常成功,你会希望能够扩大你的数据标签和培训数据的收集。正确的数据标签解决方案将能够与您的公司一起扩展和增长。

最高水平的安全和隐私

在处理大量数据时,首先要问的问题之一是数据的安全性和隐私性。无论您处理的是敏感数据还是看似容易获取的数据,您都希望使用一种将数据隐私和安全性放在首位的数据标签解决方案。

随时可用的服务台

与任何新的解决方案或软件一样,当您开始使用该程序时,将会有一个学习曲线。而且,在这个过程中肯定会有一两个问题。您需要与支持团队或服务台建立联系,以解决您所面临的任何问题。在选择数据标记工具之前,请务必了解他们的帮助台和支持策略是什么样的,这样您就可以最大限度地减少对工作流程的干扰。

在你的时间轴上获取数据的能力

在投资之前,您希望通过任何数据标签解决方案解决的另一个问题是,他们是否能够按照您的时间表工作。您将希望能够按计划和时间表获取高质量、正确标记的数据。

根据您的用例进行选择

在评估数据标记工具时需要考虑的另一个问题是需要标记什么类型的数据,以及如何使用这些数据。不同的数据标记工具专门处理特定类型的数据,如文本、图像或视频。如果您需要的数据标签超出了他们的专业或利基,那么评估他们是否能够处理您的数据需求是很重要的。每种类型的数据都有其独特的挑战,需要准确地标记这些数据。

使用这些指标来评估不同的数据标记工具和解决方案将帮助您找到适合您需要的数据标记工具,并解决公司面临的问题。

为什么不建立自己的培训数据集?

是否可以建立自己的培训数据集?绝对地真正的问题是,你想吗?

因为AI模型的性能取决于训练数据的质量,除非你有内部能力学习如何收集和准确标记这些数据,否则你很可能不想DIY这个项目。

虽然表面上看来数据收集和标记可能听起来很简单,但也有一些绊脚石,您可能会出错,浪费时间,并创建无法使用的数据。

此外,构建自己的数据收集和标记工具可能会给您留下很少的增长或调整空间。大多数定制工具的设计都不灵活。购买数据标签工具的另一个好处是,它允许您立即开始您的项目。无需等待构建工具,然后再收集数据。

我们有一篇关于数据注释工具的文章建造vs购买进退两难,如果你有兴趣了解更多。

Appen如何提供帮助

如果你正在寻找一个数据标签工具来帮助你提升你的过程,阿彭是来帮忙的。

我们与170多个国家的100多万名熟练撰稿人合作,使用235种语言和方言收集并准确标注大量数据,包括图像、文本、语音、音频和视频数据。无论您在寻找哪种类型的培训数据,我们都有资源收集和标记这些数据。

我们有多种安全选项,一直到ISO 27001/ISO 9001认证的安全设施,以满足最敏感的数据需求。

25年来,我们一直在为全球领先的技术平台提供高质量的培训数据。如果您希望升级数据标记过程,请不要再进一步查看。

在任何机器学习或人工智能项目中,数据标记都是必不可少的一步。如果没有标记良好的数据,就无法运行AI算法。有了最先进的工具和训练有素、熟练的贡献者,您可以获得高质量、正确标记的数据,以便今天开始您的AI项目。

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