数据标签工具:如何提升你的过程

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(如果它们还没有这么做的话)正在考虑在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,他们就不会意识到,你不能随便买一个功能良好的算法,它可以为你的特定用例和数据开箱即用。在使用AI算法或机器学习模型之前,必须根据您的用例对其进行训练。为了训练模型,您需要数据。你不仅需要数据,你还需要高质量的、有标签的数据,而不是少量的数据单位。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,从而可以用于训练人工智能模型。为您公司的项目找到正确的数据标签工具是至关重要的,这样您的公司就不会浪费时间或金钱。

数据标签工具

数据标签对公司的重要性

数据标注是机器学习和人工智能训练和工作的关键一步。没有准确标记的数据和高质量的训练数据,你的人工智能程序将无法很好地运行。要想在你的公司实现真正成功的人工智能,你需要正确标注好的培训数据。

什么是数据标签?

数据标记是收集数据的过程你需要训练一个人工智能算法,并正确地标记每一份数据。如果没有适当的数据收集和标记,您的数据将是无用的,无法用作训练数据。

什么是训练数据?

训练数据是已经标记好的数据,可以用来教人工智能模型或机器学习算法如何正确地解释数据。高质量、正确标记的数据对任何AI模型或项目的成功都至关重要。如果你有不好的训练数据,你的算法就会得到不好的结果。

什么是数据标签软件?

数据标注软件是一种工具,可以用来查找原始数据,并对数据进行标注,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。好的数据标注软件可以比人工标注的数据更高效、更准确。

在数据标签平台或软件中寻找什么

数据标记平台或软件程序是一种工具,您可以使用它来收集和标记数据,然后准备训练您的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,关键是找到适合你的公司的工具。在评估工具时,你希望寻找一些用户友好的工具,这将使收集和标记数据的过程对你的公司毫不费力,这样你就可以继续推进你的AI和机器学习目标。在评估数据标记解决方案时,可以参考以下内容。

质量保证(QA)

如果你想让你的AI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。在评估数据标记解决方案时,您需要寻找能够保证其数据标记准确性的软件或公司。一定要找出他们的质量保证政策包括什么,以及他们采取什么步骤来确保数据标签的准确性。在评估数据标记的质量保证时,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,但整个过程可能需要人工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其他工具。

访问管理系统

在选择用于数据标签的工具或软件时,您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、工人生产力、质量保证检查和数据标签工作流程。您希望寻找一种数据标签解决方案,其中项目管理系统可以无缝地集成到您当前的工作流和工具生态系统中。

与公司合作的能力

虽然你可能从一个小的AI或机器学习项目开始尝试,看看它是否对你的公司有益,如果你发现它非常成功,你将希望能够扩大你的数据标签和训练数据的收集。正确的数据标签解决方案将能够与您的公司一起扩展和发展。

最高级别的安全和隐私

在处理大量数据时,首先要考虑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,您都希望使用一种优先考虑数据隐私和安全的数据标记解决方案。

随时可用的帮助台

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。你会希望在支持团队或服务台有一个联系人,你可以联系他们来解决你面临的任何问题。在选择数据标签工具之前,请确保了解他们的帮助台和支持策略,这样您就可以将对工作流程的干扰降到最低。

在你的时间表上获得数据的能力

在投资之前,你想要解决的另一个问题是,他们是否能够在你的时间表上工作。你希望能够按时获得高质量、标签正确的数据。

基于您的用例进行选择

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。如果你需要的数据不是他们的专长或利基,你就需要评估他们是否能够处理你的数据需求。每种类型的数据都有其独特的挑战,以准确地标记数据。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能够找到适合您的需求的数据标记工具,并解决您的公司面临的问题。

为什么不建立自己的训练数据集?

有可能建立自己的训练数据集吗?绝对的!真正的问题是,你愿意吗?因为你的AI模型的性能取决于你的训练数据的质量,除非你有内部能力学习如何收集和准确地标记数据,你很可能不想自己动手做这个项目。虽然数据收集和标记在表面上听起来很简单,但有许多绊脚石可能会出错,浪费时间,并创建不可用的数据。此外,构建自己的数据收集和标记工具可能会让您几乎没有增长或调整的空间。大多数定制工具的设计都不灵活。购买数据标记工具的另一个好处是,它允许您立即开始您的项目。无需等待工具被构建,然后再收集数据。我们有一个更广泛的数据注释工具构建还是购买《Dilemma》,如果你有兴趣了解更多的话。

Appen如何提供帮助

如果你正在寻找一个数据标记工具来帮助你提升你的过程,的动作是来帮忙的。我们与来自170多个国家、使用235种语言和方言的100多万名熟练贡献者合作,收集和准确标注大量数据,包括图像、文本、语音、音频和视频数据。无论您寻找的是哪种类型的训练数据,我们都有资源来收集和标记它。我们有多种安全选择,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。如果您希望提高数据标记过程的级别,那么无需进一步研究。数据标注是任何机器学习或AI项目中必不可少的一步。没有标记良好的数据,你就无法操作人工智能算法。有了最先进的工具和训练有素、技术熟练的贡献者,您可以获得高质量、正确标记的数据,从而开始您的AI项目。
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