数据标记对于训练机器学习模型很重要，这些模型用于根据数据中的模式和趋势做出决策。
让我们看看这个数据标签是什么以及执行它的各种工具。
什么是数据标签？
数据标记是为数据分配描述性标签或标签以帮助识别和分类数据的过程。 它涉及各种类型的数据，例如文本、图像、视频、音频和其他形式的非结构化数据。 标记的数据然后用于训练机器学习算法以识别模式并进行预测。
标记的准确性和质量会极大地影响 ML 模型的性能。 它可以由人工手动完成，也可以借助自动化工具完成。 数据标记的主要目的是将非结构化数据转换为机器易于理解和分析的结构化格式。
数据标记的一个很好的例子可能是在图像识别的上下文中。 假设您想训练机器学习模型来识别图像中的猫和狗。
为此，首先，您需要将一组图像标记为“猫”或“狗”，以便模型可以从这些标记的示例中学习。 将这些标签分配给图像的过程称为数据标签。
注释者将查看每个图像并手动为其分配适当的标签，创建可用于训练机器学习模型的标记数据集。
它是如何工作的？
执行数据标记涉及多个步骤。 这包括：
数据采集
数据标注过程的第一步是收集需要标注的数据。 这可以包括各种数据类型，例如图像、文本、音频或视频。
标签指南
一旦收集到数据，就会创建标签指南，指定将分配给数据的标签或标签。 这些准则有助于确保标记数据与当前 ML 活动相关并保持标记的一致性。
注解
数据的实际标记由经过培训可以将标记指南应用于数据的注释者或标记者完成。 这可以由人工手动完成，也可以使用预定义的规则和算法通过自动化流程完成。
质量控制
质量控制措施已到位，以提高标记数据的准确性。 这包括 IAA 指标，其中多个注释者标记相同的数据，并且比较他们的标签以进行一致性和质量保证检查以纠正标签错误。
与机器学习模型集成
一旦数据被标记并实施了质量控制措施，标记的数据就可以与机器学习模型相结合，以训练和提高它们的准确性。
数据标记的不同方法
数据标记可以通过多种方式完成，每种方式都有自己的优点和缺点。 一些常见的方法包括：
#1。 人工贴标
这是标记数据的传统技术，其中个人手动注释数据。 数据由注释者审查，然后根据标准程序为其添加标签或标签。
#2。 半监督标注
它是手动和自动标记的组合。 一小部分数据被手动分类，然后使用标签来训练可以自动标记剩余数据的机器学习模型。 这种方法可能不如手动标记准确，但效率更高。
#3。 主动学习
这是一种数据标记的迭代方法，其中机器学习模型识别它最不确定的数据点并要求人类标记它们。
#4。 迁移学习
此方法使用来自与为当前任务训练模型相关的活动或域的预先存在的标记数据。 当项目没有足够的标记数据时，此方法可能会有所帮助。
#5。 众包
它涉及通过在线平台将标签任务外包给一大群人。 众包是快速标记大量数据的一种经济高效的方式，但可能难以验证准确性和一致性。
#6。 基于仿真的标注
这种方法涉及使用计算机模拟为特定任务生成标记数据。 当难以获得真实世界的数据或需要快速生成大量标记数据时，它会很有用。
每种方法都有自己的优点和缺点。 这取决于项目的具体要求和标记任务的目标。
常见的数据标注类型
- 图片标注
- 视频标注
- 音频标签
- 文本标注
- 传感器标签
- 3D标签
不同类型的数据标签用于不同类型的数据和任务。
例如，图像标注通常用于目标检测，而文本标注则用于自然语言处理任务。
音频标签可用于语音识别或情绪检测，传感器标签可用于物联网 (IoT) 应用。
3D 标记用于诸如自动驾驶汽车开发或虚拟现实应用程序之类的任务。
涉及数据标签的最佳实践
#1。 定义明确的指导方针
应为标记数据建立明确的指南。 这些指南应包括标签的定义、如何应用标签的示例以及如何处理不明确情况的说明。
#2。 使用多个注释器
当不同的注释者标记相同的数据时，可以提高准确性。 注释者间一致性 (IAA) 指标可用于评估不同注释者之间的一致性级别。
#3。 使用标准化流程
应遵循定义的过程来标记数据，以确保不同注释器和标记任务之间的一致性。 该过程应包括检查标记数据质量的审查过程。
#4。 质量控制
定期审查、交叉检查和数据抽样等质量控制措施对于确保标记数据的准确性和可靠性至关重要。
#5。 标记多样化的数据
在选择要标记的数据时，重要的是选择一个多样化的样本来代表模型将使用的所有数据范围。 这可以包括来自具有不同特征并涵盖广泛场景的不同来源的数据。
#6。 监控和更新标签
随着机器学习模型的改进，可能需要更新和细化标记数据。 重要的是要关注其性能并根据需要更新标签。
用例
数据标记是机器学习和数据分析项目中的关键步骤。 以下是数据标签的一些常见用例：
- 图像和视频识别
- 自然语言处理
- 自动驾驶汽车
- 欺诈识别
- 情绪分析
- 医学诊断
这些只是数据标记用例的几个示例。 任何涉及分类或预测的机器学习或数据分析应用程序都可以从标记数据的使用中受益。
互联网上有许多可用的数据标记工具，每个工具都有自己的一套特性和功能。 在这里，我们总结了一份最好的数据标记工具列表。
标签工作室
Label Studio 是 Heartex 开发的一款开源数据标注工具，它提供了一系列的文本、图像、音频和视频数据的标注接口。 该工具以其灵活性和易用性而著称。
它旨在快速安装，可用于构建自定义用户界面或预构建标签模板。 这使用户可以使用拖放界面轻松创建自定义注释任务和工作流程。
Label Studio 还提供一系列集成选项，包括 webhook、Python SDK 和 API，允许用户将该工具无缝集成到他们的 ML/AI 管道中。
它有两个版本——社区版和企业版。
社区版可免费下载，任何人都可以使用。 它具有基本功能并支持有限数量的用户和项目。 而企业版是付费版本，支持更大的团队和更复杂的用例。
标签盒
Label box 是一个基于云的数据标签平台，为数据管理、数据标签和机器学习提供了一套强大的工具。 Labelbox 的主要优势之一是其 AI 辅助标记功能，有助于加速数据标记过程并提高标记准确性。
它提供了一个可定制的数据引擎，旨在帮助数据科学团队快速高效地为机器学习模型生成高质量的训练数据。
重点实验室
Keylabs 是另一个出色的数据标注平台，它提供高级功能和管理系统以提供高质量的标注服务。 可以在本地设置和支持 Keylab，并且可以将用户角色和权限分配给每个单独的项目或一般的平台访问权限。
它在不影响效率或准确性的情况下处理大型数据集有着良好的记录。 它支持各种注释功能，例如 z 顺序、父/子关系、对象时间线、独特的视觉标识和元数据创建。
KeyLabs 的另一个关键特性是它支持团队管理和协作。 它提供基于角色的访问控制、实时活动监控以及内置消息和反馈工具，以帮助团队更有效地协作。
现有的注释也可以上传到平台上。 Keylabs 是寻求快速、高效和灵活的数据标记工具的个人和研究人员的理想选择。
Amazon SageMaker 地面实况
Amazon SageMaker Ground Truth 是 Amazon Web Services (AWS) 提供的一项完全托管的数据标记服务，可帮助组织为机器学习模型构建高度准确的训练数据集。
它提供了多种功能，例如自动数据标记、内置工作流和实时劳动力管理，使标记过程更快、更高效。
SageMaker 的一项关键功能是能够创建可针对特定标记任务定制的自定义工作流。 这有助于减少标记大量数据所需的时间和成本。
此外，它还提供了一个内置的劳动力管理系统，允许用户轻松管理和扩展他们的标签任务。 它被设计成可扩展和可定制的，这使其成为数据科学家和机器学习工程师的热门选择。
结论
我希望本文对您了解数据标签及其工具有所帮助。 您可能也有兴趣了解数据发现以发现数据中有价值和隐藏的模式。
