文章深入探讨了数据标注在人工智能（AI）和机器学习（ML）中的核心作用。它解释了数据标注的定义、重要性，以及在自动驾驶、医疗保健、语音助手和零售等领域的实际应用。文章还分析了数据标注的市场趋势、效率指标、成本因素，以及新兴技术的影响。此外，文章还介绍了不同类型的数据标注、数据标注流程以及选择数据标注工具的考量因素，并探讨了构建与购买数据标注工具的决策框架，为读者提供了全面的数据标注知识。

🤖 数据标注是AI成功的关键：数据标注是指对文本、图像、音频、视频等数据进行标记的过程，使机器学习算法能够理解和处理这些数据。高质量的标注数据是AI模型准确预测和适应新场景的基础。

📈 市场增长与效率提升：全球数据标注工具市场预计将持续增长，同时，AI辅助标注工具能够显著减少标注时间，提高效率。高质量的标注能够显著提升模型准确率，并降低成本。

💡 多样化的标注类型与应用：文章介绍了图像、音频、视频、文本和LiDAR等多种数据标注类型，以及在面部识别、自动驾驶、语音识别、情绪分析等领域的广泛应用，展示了数据标注在不同行业中的重要性。

🛠️ 数据标注工具的选择与考量：文章讨论了选择数据标注工具时需要考虑的关键因素，包括数据集管理、注释技术、数据质量控制、安全性以及人员管理。此外，还探讨了构建与购买数据标注工具的决策框架，帮助读者做出明智的选择。

想知道自动驾驶汽车或语音助手等尖端人工智能系统如何实现其惊人的准确性吗？秘诀在于高质量的数据标注。这一过程确保数据被精确标记和分类，从而使机器学习 (ML) 模型发挥最佳性能。无论您是人工智能爱好者、商业领袖还是技术远见者，本指南都将带您了解数据标注所需的一切知识 ， 从基础知识到高级实践。

一 为什么数据标注对于 AI 和 ML 至关重要

想象一下训练一个机器人识别一只猫。如果没有标记数据，机器人看到的只能是像素——一堆毫无意义的杂乱信息。但有了数据标注，这些像素就被赋予了有意义的标签，例如“耳朵”、“尾巴”或“毛发”。这种结构化的输入使人工智能能够识别模式并做出预测。

关键数据：根据麻省理工学院的数据，80% 的数据科学家将超过 60% 的时间用于准备和注释数据，而不是构建模型。这凸显了 数据标注 作为人工智能基础的重要性。

二 什么是数据标注

数据标注是指对数据（文本、图像、音频、视频或 3D 点云数据）进行标记的过程，以便机器学习算法能够处理和理解这些数据。为了使 AI 系统能够自主工作，它们需要大量带标注的数据来进行学习。

它在现实世界的人工智能应用中是如何运作的

自动驾驶汽车：带注释的图像和激光雷达数据可帮助汽车检测行人、路障和其他车辆。 医疗保健 AI：标记的 X 射线和 CT 扫描可以教会模型识别异常情况。 语音助手：带注释的音频文件训练语音识别系统理解口音、语言和情感。 零售人工智能：产品和客户情绪标记可实现个性化推荐。

三 为什么数据标注至关重要

AI 模型准确度：AI模型的质量取决于其训练数据。标注良好的数据可确保 模型能够识别模式、做出准确预测并适应新场景。 多样化的应用：从面部识别和自动驾驶到情绪分析和医学成像，注释数据为各行各业最具创新性的人工智能解决方案提供支持。 更快的人工智能开发：随着人工智能辅助 标注 工具的兴起，项目可以以创纪录的速度从概念转向部署，减少人工并加快产品上市时间。

四 数据标注对人工智能项目的战略重要性

数据标注 领域持续快速发展，对人工智能发展具有重大影响：

市场增长：根据 Grand View Research 的预测，到 2028 年，全球 数据标注 工具市场规模预计将达到 34 亿美元，2021 年至 2028 年的复合年增长率为 38.5%。 效率指标：最近的研究表明，与完全手动方法相比，人工智能辅助注释可以将注释时间减少高达 70%。 质量影响：IBM 研究表明，仅将注释质量提高 5% 就可以将复杂计算机视觉任务的模型准确率提高 15-20%。 成本因素：组织平均每月花费 12,000 至 15,000 美元用于中型项目的 数据标注 服务。 采用率：目前 78% 的企业 AI 项目使用内部和外包注释服务的组合，高于 2022 年的 54%。 新兴技术：主动学习和半监督注释方法为早期采用者降低了 35-40% 的注释成本。 劳动力分布：注释劳动力发生了重大变化，目前 65% 的注释工作在印度、菲律宾和东欧的专业注释中心进行。

五 新兴数据标注趋势

在新兴技术和新行业需求的推动下， 数据标注 领域正在快速发展。以下是今年的热点：

六 大语言模型 (LLM) 的数据标注

默认情况下，LLM 无法理解文本和句子。它们必须经过训练才能解析每个短语和单词，从而解读用户究竟在寻找什么，并相应地提供相应的内容。LLM 微调是这一过程中的关键步骤，使这些模型能够适应特定的任务或领域。

因此，当生成式人工智能模型对查询做出最精确和最相关的响应时——即使提出最奇怪的问题——它的准确性源于它能够完美理解提示及其背后的复杂性，例如上下文、目的、讽刺、意图等。

数据标注赋予 LLMS 实现这一目标的能力。 简而言之，机器学习的数据标注包括标记、分类、标注以及为数据添加任何附加属性，以便机器学习模型更好地处理和分析数据。只有通过这一关键过程，才能优化结果，使其更加完美。

在为 大型语言模型(LLM) 进行 数据标注 时，会采用多种技术。虽然没有系统的规则来指导具体实施哪种技术，但通常由专家自行决定，他们会分析每种技术的优缺点，并采用最理想的技术。

让我们看一下一些常见的 LLM数据标注 技术。

手动注释：这需要人工手动注释和审查数据。虽然这能确保高质量的输出，但却繁琐且耗时。 半自动标注：人工与 大型语言模型(LLM) 协同工作，对数据集进行标记。这既确保了人工的准确性，也增强了机器的海量数据处理能力。AI 算法可以分析原始数据并提出初步标签建议，从而节省人工标注人员的宝贵时间。（例如，AI 可以识别医学图像中潜在的感兴趣区域，以便人工进一步标记） 半监督学习：将少量标记数据与大量未标记数据相结合，以提高模型性能。 自动注释：该技术节省时间，是注释大量数据集的理想选择，它依赖于 LLM 模型固有的标记和添加属性的能力。虽然它节省时间并高效处理大量数据，但其准确性在很大程度上取决于预训练模型的质量和相关性。 指令调优：指针对自然语言指令描述的任务对语言模型进行微调，涉及对多种指令集和相应输出进行训练。 零样本学习：基于现有知识和洞察，LLM 可以将带标签的数据作为输出。这减少了获取标签的开销，非常适合处理海量数据。该技术利用模型的现有知识对尚未明确训练的任务进行预测。 提示：类似于用户向模型提示答案的方式，LLM 可以通过描述需求来注释数据。此处的输出质量直接取决于提示的质量以及输入指令的准确性。 迁移学习：在类似任务上使用预先训练的模型来减少所需的标记数据量。 主动学习：机器学习模型本身会引导数据标注过程。模型会识别对其学习最有益的数据点，并请求对这些特定点进行标注。这种有针对性的方法减少了需要标注的总体数据量，从而 提高了效率并 提升了模型性能。

七 现代人工智能应用的数据标注类型

这是一个涵盖不同数据标注类型的总称，包括图像、文本、音频和视频。为了帮助您更好地理解，我们将每个部分细分为更多部分。让我们逐一了解一下。

1.图像注释

通过训练过的数据集，它们可以即时精准地区分你的眼睛和鼻子，以及眉毛和睫毛。正因如此，无论你的脸型、距离相机的远近等等，你应用的滤镜都能完美适配。

所以，正如你现在所知， 图像标注 在涉及面部识别、计算机视觉、机器人视觉等模块中至关重要。当人工智能专家训练此类模型时，他们会将标题、标识符和关键词作为属性添加到图像中。然后，算法会根据这些参数进行识别和理解，并自主学习。

图像分类——图像分类涉及根据图像内容为其分配预定义的类别或标签。此类注释用于训练AI模型自动识别和分类图像。 物体识别/检测——物体识别（或物体检测）是识别并标记图像中特定物体的过程。此类标注用于训练 AI 模型，使其能够在现实世界的图像或视频中定位和识别物体。 分割——图像分割涉及将图像划分为多个片段或区域，每个片段或区域对应一个特定的对象或感兴趣的区域。这种类型的标注用于训练AI模型以像素级分析图像，从而实现更准确的对象识别和场景理解。 图像字幕：图像转录是从图像中提取细节并将其转换为描述性文本的过程，然后将其保存为带注释的数据。通过提供图像并指定需要注释的内容，该工具可以生成图像及其相应的描述。 光学字符识别 (OCR)：OCR 技术使计算机能够读取和识别扫描图像或文档中的文本。此过程有助于准确提取文本，并对数字化、自动化数据录入以及改善视障人士的可访问性产生了重大影响。 姿势估计（关键点注释）：姿势估计涉及精确定位和跟踪身体上的关键点（通常在关节处）， 以确定一个人在图像或视频中的 2D 或 3D 空间中的位置和方向。

2.音频注释

音频数据比图像数据更具动态性。音频文件与多种因素相关，包括但不限于语言、说话者人口统计、方言、情绪、意图、情感和行为。为了使算法高效处理，所有这些参数都应该通过时间戳、音频标签等技术进行识别和标记。除了简单的言语提示外，诸如静默、呼吸甚至背景噪音等非言语情况也可以进行注释，以便系统全面理解。

音频分类：音频分类根据声音数据的特征对其进行排序，使机器能够识别和区分各种类型的音频，例如音乐、语音和自然声音。它通常用于对音乐类型进行分类，从而帮助 Spotify 等平台推荐类似的曲目。 音频转录：音频转录是将音频文件中的口语内容转换为书面文本的过程，可用于为访谈、电影或电视节目制作字幕。虽然像 OpenAI 的 Whisper 这样的工具可以自动转录多种语言，但可能需要一些手动校正。我们提供了一个教程，教您如何使用 Shaip 的音频注释工具来优化这些转录。

3.视频注释

图像是静止的，而视频则是一系列图像的合集，营造出物体运动的效果。合集中的每一幅图像都称为一帧。就视频标注而言，该过程涉及添加关键点、多边形或边界框，以标注每一帧中场域内的不同物体。

当这些帧被拼接在一起时，实际的AI模型可以学习运动、行为、模式等。只有通过视频注释，才能在系统中实现定位、运动模糊和物体追踪等概念。各种视频 数据标注 软件可以帮助您注释帧。当这些带注释的帧被拼接在一起时，AI模型可以学习运动、行为、模式等。视频注释对于在AI中实现定位、运动模糊和物体追踪等概念至关重要。

视频分类（标记）：视频分类涉及将视频内容分类到特定类别中，这对于审核在线内容和确保用户的安全体验至关重要。 视频字幕：与我们为图像添加字幕的方式类似，视频字幕涉及将视频内容转换为描述性文本。 视频事件或动作检测：该技术识别和分类视频中的动作，通常用于体育运动中分析表现或在监视中检测罕见事件。 视频对象检测和跟踪：视频中的对象检测可以识别对象并跟踪它们在帧之间的运动，并记录它们在序列中移动时的位置和大小等细节。

4.文本注释

如今，大多数企业依赖基于文本的数据来获取独特的洞察和信息。如今，文本涵盖的范围非常广泛，从应用程序上的客户反馈到社交媒体上的提及，不一而足。与主要传达直接意图的图像和视频不同，文本具有丰富的语义。

作为人类，我们天生就擅长理解短语的语境、每个单词、句子或短语的含义，并将它们与特定情境或对话联系起来，最终领悟语句背后的整体含义。而机器则无法做到精准的理解。它们无法理解讽刺、幽默等抽象元素，因此文本数据标注变得更加困难。正因如此，文本标注才需要一些更精细的阶段，例如：

语义标注——通过适当的关键词标记和识别参数，使对象、产品和服务更具相关性。聊天机器人也能通过这种方式模仿人类对话。 意图注释——标记用户的意图及其使用的语言，以便机器理解。借助此，模型可以区分请求与命令、推荐与预订等等。 情绪标注——情绪标注是指用文本数据所传达的情绪（例如积极、消极或中性）来标记文本数据。这种标注通常用于情绪分析，其中训练 AI 模型来理解和评估文本中表达的情绪。

实体标注——对非结构化句子进行标注，使其更有意义，并转化为机器能够理解的格式。实现这一目标涉及两个方面——命名实体识别和实体链接。命名实体识别是指对地点、人物、事件、组织等名称进行标记和识别；实体链接是指将这些标记与其后的句子、短语、事实或观点联系起来。总的来说，这两个过程建立了相关文本与其周围陈述之间的关系。 文本分类——可以根据总体主题、趋势、主题、观点、类别（体育、娱乐等）和其他参数对句子或段落进行标记和分类。

5.激光雷达注记

LiDAR 标注涉及对来自 LiDAR 传感器的 3D 点云数据进行标记和分类。这一重要过程有助于机器理解各种用途的空间信息。例如，在自动驾驶汽车中，带标注的 LiDAR 数据可帮助汽车识别物体并安全导航。在城市规划中，它有助于创建详细的 3D 城市地图。在环境监测方面，它有助于分析森林结构和追踪地形变化。此外，它还用于机器人、增强现实和建筑领域，以实现精确测量和物体识别。

八 机器学习成功的分步数据标记/数据标注过程

数据标注流程包含一系列定义明确的步骤，旨在确保机器学习应用的数据标注过程高质量且准确。这些步骤涵盖了整个流程的各个环节，从非结构化数据收集到导出标注数据以供后续使用。有效的 MLOps 实践可以简化这一流程并提高整体效率。

数据标注 团队的工作方式如下：

数据收集：数据标注 过程的第一步是将所有相关数据（例如图像、视频、录音或文本数据）收集到一个集中位置。 数据预处理：通过校正图像倾斜、格式化文本或转录视频内容来标准化和增强收集的数据。预处理可确保数据已准备好用于注释任务。 选择正确的供应商或工具：根据项目要求选择合适的 数据标注 工具或供应商。 注释指南：为注释者或注释工具建立明确的指导方针，以确保整个过程的一致性和准确性。 注释：按照既定的准则，使用人工注释者或 数据标注 平台对数据进行标记和标签。 质量保证 (QA)：审查标注数据，确保其准确性和一致性。如有必要，可采用多个盲注方法，以验证结果的质量。 数据导出：完成 数据标注 后，以所需格式导出数据。像 Nanonets 这样的平台可以将数据无缝导出到各种商业软件应用程序。

整个 数据标注 过程可能需要几天到几周的时间，具体取决于项目的规模、复杂性和可用资源。

九 企业数据标注平台/数据标签工具中需要关注的高级功能

数据标注 工具是决定 AI 项目成败的决定性因素。当涉及到精准的输出和结果时，数据集本身的质量并不重要。事实上，用于训练 AI 模块的 数据标注 工具会极大地影响输出结果。

因此，选择并使用功能最强大、最合适的数据标注工具至关重要，它能够满足您的业务或项目需求。但首先，什么是数据标注工具？它的作用是什么？有哪些类型？让我们来一探究竟。

与其他工具类似， 数据标注 工具也提供了丰富的功能。为了帮助您快速了解这些功能，以下列出了选择 数据标注 工具时应该关注的一些最基本功能。

数据集管理

您打算使用的 数据标注 工具必须支持您现有的高质量大型数据集，并允许您将其导入软件进行标注。因此，管理数据集是工具提供的主要功能。现代解决方案提供的功能可让您无缝导入大量数据，同时允许您通过排序、筛选、克隆、合并等操作来组织数据集。

数据集输入完成后，接下来就是将其导出为可用文件。您使用的工具应该允许您以指定的格式保存数据集，以便将其输入到机器学习模型中。有效的数据版本控制功能对于在整个注释过程中维护数据集的完整性至关重要。

注释技术

这就是数据标注工具的构建或设计目标。一个可靠的工具应该提供一系列适用于所有类型数据集的标注技术。除非您正在开发定制的解决方案来满足您的需求。您的工具应该能够标注来自计算机视觉的视频或图像、来自自然语言处理 (NLP) 的音频或文本以及转录等等。进一步细化，应该提供边界框、语义分割、实例分割、 长方体、插值、情感分析、词性分析、共指解等等选项。

对于新手来说，也有一些基于人工智能的 数据标注 工具。这些工具配备了人工智能模块，可以自主学习注释者的工作模式，并自动注释图像或文本。这些 模块可以为注释者提供强大的辅助，优化注释，甚至进行质量检查。

数据质量控制

说到质量检查，市面上有不少 数据标注 工具都内置了质量检查模块。这些模块可以帮助注释者更好地与团队成员协作，并优化工作流程。借助此功能，注释者可以实时标记和跟踪评论或反馈，追踪文件更改人员的身份，恢复之前的版本，选择标签共识等等。

安全

由于您正在处理数据，因此安全性应是重中之重。您可能正在处理机密数据，例如涉及个人信息或知识产权的数据。因此，您的工具必须在数据存储位置和共享方式方面提供严密的安全性。它必须提供限制团队成员访问权限、防止未经授权的下载等工具。

除此之外，还必须满足和遵守数据安全标准和协议。

人员管理

数据标注 工具也是一种项目管理平台，可以用来将任务分配给团队成员、进行协作、进行评审等等。因此，您的工具应该与您的工作流程和流程相契合，以优化生产力。

此外，该工具还必须具有最小的学习曲线，因为 数据标注 过程本身就很耗时。仅仅学习该工具没有任何意义，花费太多时间是没有用的。因此，它应该直观、无缝，方便任何人快速上手。

十 数据标注有哪些好处

数据标注 对于优化机器学习系统和提供更好的用户体验至关重要。以下是 数据标注 的一些主要优势：

提高训练效率：数据标记有助于更好地训练机器学习模型，提高整体效率并产生更准确的结果。 提高精度：准确注释的数据可确保算法能够有效地适应和学习，从而在未来的任务中实现更高的精度。 减少人工干预：先进的 数据标注 工具显著减少了人工干预的需要，简化了流程并降低了相关成本。

因此， 数据标注 有助于提高机器学习系统的效率和精确度，同时最大限度地减少传统上训练人工智能模型所需的成本和人工工作量。

十一 数据标注中的质量控制

通过多阶段的质量控制来确保一流的质量，以确保 数据标注 项目的质量。

初始培训：注释者接受了针对特定项目指南的全面培训。 持续监控：注释过程中定期进行质量检查。 最终审查：由高级注释员和自动化工具进行全面审查，以确保准确性和一致性。

此外，人工智能还可以识别人工注释中的不一致之处，并将其标记以供审核，从而确保更高的整体数据质量。（例如，人工智能可以检测出不同注释者对同一图像中同一对象的标注方式的差异）。因此，结合人工和人工智能，注释质量可以显著提高，同时缩短完成项目所需的总时间。

十二 克服常见的数据标注挑战

数据标注 在人工智能和机器学习模型的开发和准确性方面起着至关重要的作用。然而，这个过程也面临着一系列挑战：

数据标注成本： 数据标注 可以手动或自动执行。手动注释需要投入大量的精力、时间和资源，这可能会导致成本增加。在整个过程中维护数据质量也会增加这些费用。 注释准确性：注释过程中的人为错误可能导致数据质量不佳，直接影响AI/ML模型的性能和预测。Gartner的一项研究指出，数据质量不佳会使公司损失高达15%的收入。 可扩展性：随着数据量的增加，注释过程会变得更加复杂和耗时，尤其是在处理多模式数据时。在保持质量和效率的同时扩展 数据标注 对许多组织来说都是一项挑战。 数据隐私和安全：注释敏感数据（例如个人信息、医疗记录或财务数据）会引发隐私和安全方面的担忧。确保注释过程符合相关的数据保护法规和道德准则，对于避免法律和声誉风险至关重要。 管理多种数据类型：处理文本、图像、音频和视频等各种数据类型可能颇具挑战性，尤其是在需要不同的注释技术和专业知识的情况下。协调和管理跨这些数据类型的注释流程可能非常复杂且耗费资源。

组织可以理解并解决这些挑战，以克服与 数据标注 相关的障碍并提高其人工智能和机器学习项目的效率和有效性。

十三 数据标注工具比较：构建与购买决策框架

在 数据标注 或数据标记项目中，一个至关重要且至关重要的问题是如何选择构建或购买这些流程所需的功能。这个问题可能在项目的不同阶段出现多次，或与项目的不同部分相关。在选择内部构建系统还是依赖供应商时，总是需要权衡利弊。

您可能已经意识到， 数据标注 是一个复杂的过程。同时，它也是一个主观的过程。也就是说，对于是否应该购买或构建 数据标注 工具这个问题，没有唯一的答案。您需要考虑很多因素，并问自己一些问题来了解您的需求，并确定是否真的需要购买或构建一个。

为了简单起见，以下是您应该考虑的一些因素。

你的目标

您需要定义的第一个要素是人工智能和机器学习概念的目标。 您为什么要在您的业务中实施它们？ 他们是否解决了您的客户所面临的实际问题？ 他们正在进行任何前端或后端流程吗？ 您会使用 AI 来引入新功能或优化现有的网站、应用程序或模块吗？ 您的竞争对手在您的领域中正在做什么？ 您是否有足够的需要 AI 干预的用例？

这些问题的答案将把你的想法（可能目前到处都是）整理到一个地方，并让你更加清晰。

人工智能数据收集/许可

AI 模型的运行只需要一个要素——数据。您需要确定从哪里可以生成海量的真实数据。如果您的企业生成大量数据，需要处理这些数据以获取关于业务、运营、竞争对手研究、市场波动分析、客户行为研究等方面的关键洞察，那么您需要一个 数据标注 工具。但是，您还应该考虑生成的数据量。如前所述，AI 模型的有效性取决于其输入数据的质量和数量。因此，您的决策应该始终取决于这个因素。

如果您没有合适的数据来训练机器学习模型，供应商可以为您提供帮助，帮助您获得训练机器学习模型所需的数据集的数据许可。在某些情况下，供应商带来的价值不仅包括技术实力，还包括有助于项目成功的资源。

预算

另一个基本条件可能影响我们当前讨论的每一个因素。当你了解自己是否有足够的预算时，关于是否应该构建或购买 数据标注 的问题的答案就变得很容易了。

合规性的复杂性

在数据隐私和敏感数据的正确处理方面，供应商可以提供极大的帮助。这类用例之一涉及医院或医疗保健相关企业，他们希望利用机器学习的强大功能，同时又不损害其对《健康保险流通与责任法》(HIPAA) 和其他数据隐私规则的遵守。即使在医疗领域之外，像欧洲《通用数据保护条例》(GDPR) 这样的法律也在加强对数据集的控制，并要求企业利益相关者提高警惕。

人员

无论您的业务规模、范围和领域如何，数据标注都需要熟练的人力。即使您每天只生成极少量的数据，也需要数据专家来处理您的数据并进行标注。因此，现在您需要了解您是否拥有所需的人力。如果有，他们是否熟练掌握所需的工具和技术，或者他们是否需要提升技能？如果他们需要提升技能，您是否有足够的预算来培训他们？

此外，最佳的 数据标注 和数据标记程序会聘请多位主题或领域专家，并根据年龄、性别和专业领域等人口统计数据（通常也根据他们使用的本地语言）对他们进行细分。这正是 Shaip 所强调的，即让合适的人坐在合适的位置，从而推动正确的“人机交互”流程，最终引领您的程序化工作走向成功。

小型和大型项目运营和成本门槛

很多情况下，对于规模较小的项目或项目阶段较短的项目，供应商支持可能更适合。当成本可控时，公司可以通过外包来提高 数据标注 或数据标记项目的效率。

公司还可以关注一些重要的阈值——许多供应商将成本与数据消耗量或其他资源基准挂钩。例如，假设一家公司与一家供应商签约，由其负责设置测试集所需的繁琐数据录入工作。

协议中可能存在隐藏门槛，例如，业务合作伙伴必须从AWS或其他第三方供应商那里购买另一个AWS数据存储块，或购买其他服务组件。他们会以更高的成本转嫁给客户，使客户无法承受。

在这种情况下，对供应商提供的服务进行计量有助于保持项目成本可承受。设定合适的范围将确保项目成本不超过公司合理或可行的范围。

开源和免费软件替代品

除了完全供应商支持之外，还有一些替代方案，例如使用开源软件，甚至免费软件来开展 数据标注 或标记项目。这里存在一种中间地带，即公司无需从头开始创建所有内容，但也要避免过度依赖商业供应商。

开源的“DIY”心态本身就是一种妥协——工程师和内部人员可以利用开源社区，那里分散的用户群提供各种基层支持。这与你从供应商那里得到的服务不同——你无法获得全天候的便捷帮助，也无法在不进行内部研究的情况下获得问题的解答——但价格更低。

因此，最大的问题是——何时应该购买数据标注工具：

与许多高科技项目一样，这种分析——何时构建、何时购买——需要深入思考并考量这些项目的来源和管理方式。大多数公司在考虑“构建”选项时，面临的与AI/ML项目相关的挑战不仅仅是项目的构建和开发部分。要达到真正的AI/ML开发阶段，通常需要经历漫长的学习过程。对于新的AI/ML团队和项目来说，“未知的未知”数量远远超过“已知的未知”。

为了使事情变得更简单，请考虑以下方面：

当你处理大量数据时 当你处理不同类型的数据时 您的模型或解决方案的相关功能将来可能会发生变化或发展 当你有一个模糊或通用的用例时 当你需要清楚了解部署 数据标注 工具所涉及的费用时 当你没有合适的劳动力或熟练的专家来操作这些工具，并且希望将学习曲线降到最低时

如果您的反应与这些情况相反，您应该专注于构建您的工具。

十四 如何选择正确的数据标注工具

选择理想的 数据标注 工具至关重要，它决定着您的 AI 项目能否成功。随着市场快速扩张和需求日益复杂，我们为您提供一份实用且最新的指南，助您了解各种选择，找到最符合您需求的工具。

数据标注 /标记工具是一个基于云或本地的平台，用于为机器学习模型注释高质量的训练数据。虽然许多工具依赖外部供应商完成复杂的任务，但也有一些工具使用定制或开源工具。这些工具处理特定类型的数据，例如图像、视频、文本或音频，并提供边界框和多边形等功能，以实现高效的标记。

定义您的用例和数据类型

首先明确概述项目的要求：

您将注释哪些类型的数据 - 文本、图像、视频、音频还是组合？ 您的用例是否需要专门的注释技术，例如图像的语义分割、文本的情感分析或音频的转录？

选择一种不仅支持您当前数据类型而且还足够灵活以满足项目发展过程中未来需求的工具。

评估注释能力和技术

寻找提供与您的任务相关的全面注释方法的平台：

对于计算机视觉：边界框、多边形、语义分割、长方体和关键点注释。 对于 NLP：实体识别、情感标记、词性标记和共指解析。 对于音频：转录、说话者分类和事件标记。

现在，先进的工具通常包括人工智能辅助或自动标记功能，可以加快注释速度并提高一致性。

评估可扩展性和自动化

随着项目的发展，您的工具应该能够处理不断增加的数据量：

该平台是否提供自动或半自动注释以提高速度并减少人工工作量？ 它能否管理企业规模的数据集而不存在性能瓶颈？ 是否有内置的工作流自动化和任务分配功能来简化大型团队协作？

优先考虑数据质量控制

高质量的注释对于强大的AI模型至关重要：

寻求具有嵌入式质量控制模块的工具，例如实时审查、共识工作流程和审计跟踪。 寻找支持错误跟踪、删除重复、版本控制和轻松反馈集成的功能。 确保平台允许您从一开始就设置和监控质量标准，最大限度地减少误差和偏差。

考虑数据安全性和合规性

随着人们对隐私和数据保护的担忧日益加剧，安全性是不可协商的：

该工具应提供强大的数据访问控制、加密和符合行业标准（如 GDPR 或 HIPAA）。 评估数据的存储位置和方式（云、本地或混合选项），以及该工具是否支持安全共享和协作。

决定劳动力管理

确定谁将注释您的数据：

该工具是否支持内部和外包注释团队？ 是否有任务分配、进度跟踪和协作的功能？

考虑为新注释者提供培训资源和支持。

选择合适的合作伙伴，而不仅仅是供应商

与工具提供商的关系很重要：

寻找能够提供主动支持、灵活性并愿意随着您的需求变化而适应的合作伙伴。 评估他们在类似项目方面的经验、对反馈的响应能力以及对保密和合规的承诺。

关键要点

最适合您项目的 数据标注 工具应该与您的特定数据类型相匹配，能够随着项目的发展而扩展，保证数据质量和安全性，并无缝集成到您的工作流程中。关注这些核心因素，并选择一个紧跟最新 AI 趋势的平台，就能为您的 AI 计划奠定长期成功的基础。

十五 行业特定的数据标注用例和成功案例

数据标注 在各行各业都至关重要，它能够帮助各行各业开发更精准、更高效的人工智能和机器学习模型。以下是一些特定行业的 数据标注 用例：

医疗保健数据标注

医学影像的数据标注对于开发 AI 驱动的医学影像分析工具至关重要。标注人员会标注医学影像（例如 X 光片、MRI）中的肿瘤或特定解剖结构等特征，从而使算法能够更准确地检测疾病和异常情况。例如，在皮肤癌检测系统中，数据标注对于训练机器学习模型识别癌性病变至关重要。此外，数据标注人员还会标注电子病历 (EMR) 和临床记录，这有助于开发用于疾病诊断和自动化医学数据分析的计算机视觉系统。

零售数据标注

零售数据标注涉及标记产品图片、客户数据和情绪数据。此类标注有助于创建和训练 AI/ML 模型，以了解客户情绪、推荐产品并提升整体客户体验。

财务数据标注

金融行业利用 数据标注 对金融新闻文章进行欺诈检测和情感分析。注释者将交易或新闻文章标记为欺诈或合法，训练人工智能模型自动标记可疑活动并识别潜在的市场趋势。例如，高质量的注释有助于金融机构训练人工智能模型识别金融交易中的模式并检测欺诈活动。此外，金融 数据标注 专注于注释金融文档和交易数据，这对于开发用于检测欺诈、解决合规性问题和简化其他金融流程的人工智能/机器学习系统至关重要。

汽车数据标注

汽车行业的数据标注涉及标记自动驾驶汽车的数据，例如摄像头和激光雷达传感器信息。此类标注有助于创建模型来检测环境中的物体，并处理自动驾驶汽车系统的其他关键数据点。

工业或制造数据标注

制造业自动化的 数据标注 推动了制造业智能机器人和自动化系统的发展。注释者标记图像或传感器数据，以训练人工智能模型，用于执行诸如物体检测（机器人从仓库中拾取物品）或异常检测（根据传感器读数识别潜在的设备故障）等任务。例如， 数据标注 使机器人能够识别和抓取生产线上的特定物体，从而提高效率和自动化程度。此外，工业 数据标注 还用于注释来自各种工业应用的数据，包括制造图像、维护数据、安全数据和质量控制信息。此类 数据标注 有助于创建能够检测生产过程中异常并确保工人安全的模型。

电商数据标注

注释产品图片和用户评论，以进行个性化推荐和情感分析。

十六 数据标注的最佳实践是什么

为了确保您的 AI 和机器学习项目取得成功，遵循 数据标注 的最佳实践至关重要。这些实践有助于提高注释数据的准确性和一致性：

选择适当的数据结构：创建足够具体、有用但又足够通用的数据标签，以捕获数据集中所有可能的变化。 提供清晰的指示：制定详细、易于理解的 数据标注 指南和最佳实践，以确保不同注释器之间的数据一致性和准确性。 优化注释工作量：由于注释成本高昂，因此请考虑更实惠的替代方案，例如与提供预标记数据集的数据收集服务合作。 在必要时收集更多数据：为了防止机器学习模型的质量受到影响，如果需要，可以与数据收集公司合作收集更多数据。 外包或众包：当 数据标注 要求对于内部资源来说太大且耗时时，可以考虑外包或众包。 结合人机协作：使用人机交互方法和 数据标注 软件，帮助人类注释者专注于最具挑战性的案例，并增加训练数据集的多样性。 优先考虑质量：定期测试 数据标注 ，以确保质量。鼓励多位注释者互相评审彼此的工作，以确保数据集标注的准确性和一致性。 确保合规性：注释敏感数据集（例如包含人物或健康记录的图像）时，请仔细考虑隐私和道德问题。不遵守当地法规可能会损害公司声誉。

遵循这些 数据标注 最佳实践可以帮助您确保您的数据集被准确标记，数据科学家可以访问，并随时为您的数据驱动项目提供动力。

十七 案例研究

以下是一些具体的案例研究，阐述了数据标注和数据标记在实际工作中的具体作用。

在我们最近的一个临床数据许可项目中，我们处理了超过 6,000 小时的音频，并仔细删除了所有受保护的健康信息 (PHI)，以确保内容符合 HIPAA 标准。去除身份信息后，这些数据即可用于训练医疗保健语音识别模型。

在这类项目中，真正的挑战在于满足严格的标准并达成关键里程碑。我们从原始音频数据入手，这意味着我们非常重视对所有相关方进行去身份识别。例如，当我们使用命名实体识别 (NER) 分析时，我们的目标不仅是将信息匿名化，还要确保其为模型正确标注。

另一个引人注目的案例研究是一个大规模对话式 AI 训练数据项目，我们与 3,000 名语言学家合作了 14 周。成果如何？我们生成了 27 种不同语言的 AI 模型训练数据，帮助开发能够以母语与用户互动的多语言数字助理。

这个项目真正凸显了人才到位的重要性。我们的团队由众多领域专家和数据处理人员组成，保持一切井然有序、精简高效对于按时完成任务至关重要。得益于我们的方法，我们得以提前完成项目，远远领先于行业标准。

另一个例子是，我们的一位医疗保健客户需要顶级标注医学图像，用于新的AI诊断工具。通过利用标注专业知识，客户将其模型的准确率提高了25%，从而实现了更快、更可靠的诊断。

我们在机器人训练和机器学习文本标注等领域也做了大量工作。即使处理文本，隐私法仍然适用，因此去除敏感信息的身份信息并对原始数据进行分类同样重要。

对于所有这些不同类型的数据（无论是音频、文本还是图像），团队始终如一地应用相同的成熟方法和原则，以确保每次都能取得成功。

十八 总结

关键要点

数据标注 是标记数据以有效训练机器学习模型的过程 高质量的 数据标注 直接影响AI模型的准确性和性能 预计到 2028 年，全球 数据标注 市场规模将达到 34 亿美元，复合年增长率为 38.5% 选择正确的注释工具和技术可以将项目成本降低高达 40% 实施人工智能辅助 标注 可以为大多数项目提高 60-70% 的效率

本文来自微信公众号“数据驱动智能”（ID：Data_0101），作者：晓晓，36氪经授权发布。