數據標注是大多數人工智能的基礎，它決定了機器學習和深度學習模型的質量。今天的數據呈現指數級的爆發，比如僅在2018年，就產生了超過30 ZB的數據。而在在任何人工智能項目中，對于數據科學家而言，數據問題都是其中的癥結所在。

什么是數據標注？

訓練機器學習和深度學習模型，需要豐富的數據，以便將其用于部署，訓練和調整模型。訓練機器學習和深度學習模型需要大量經過仔細標注的數據。標注原始數據并準備將其應用于機器學習模型和其他AI工作流，被稱為數據標注。根據相關統計，數據整理在AI項目中消耗了80%以上的時間。

數據如何標注？

如今，大多數數據都沒有標注。帶標簽的數據，意味著標注或注釋目標模型的數據，以便可以預測。通常，數據標注包括數據標注，注釋，審核，分類，轉錄和處理。

標注的數據突出顯示某些特征，并根據這些特征對其進行分類，可以通過模型分析其模式以預測新的目標。例如，對于自動駕駛汽車中的計算機視覺，AI專業人員或數據標注者可以使用視頻標注工具來指示路牌的位置，并通過行人和其他車輛的位置來訓練模型。

數據標注中包含的一系列任務：

豐富數據的工具

質量保證

流程迭代

管理數據標簽

培訓新的數據標簽

項目計劃

成功指標

流程運作

AI專業人員的數據標簽挑戰？

在典型的AI項目中，專業人員在進行數據標注時會遇到以下幾個方面的挑戰。

數據標簽質量低下。數據標簽質量低可能有很多原因。其中最突出的原因之一是任何企業或工作流程確實三個決定因素：人員，流程和技術。

無法擴展數據標注操作。當數據量不斷增長并且業務或項目需要擴展其容量時，由于大多數企業都在內部標記數據，因此它們通常也難以擴展其數據標注任務。

難以承受的成本和不存在的結果。企業和AI項目經理通常雇用高薪數據科學家和AI專業人士或一組業余人員來處理數據標簽，而企業需要承擔高昂的人工成本，當然企業也會面臨數據標簽不確定所帶來的問題，所以合適的專業人員至關重要。

質量保證。進行質量檢查可以為數據標注過程提供重要價值，尤其是在機器學習模型測試和驗證的迭代階段。

誰來標注數據？

相關調查顯示，2019年，企業在數據標簽上的支出超過17億美元。到2024年，這一數字將達到41億美元。進行數據標注工作，除了雇傭專業的數據科學家和AI專家之外，還可以考慮通過其他方式。

雇員。這包括雇用包括AI專業人員在內的全職或兼職員工，參與AI項目的各個方面，其中之一是數據標注。

托管團隊。他們是經驗豐富，且訓練有素的數據標簽團隊。

承包商。他們包括自由職業者和臨時工。

眾包。企業可以使用第三方平臺一次性尋找數據標注團隊。