什么是标记数据？

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带标签的数据是已分配一个或多个标签以添加上下文或含义的原始数据。在机器学习和人工智能中，这些标签常常作为模型进行预测的目标。标记数据至关重要，因为它构成了监督学习的基础，监督学习是训练更准确、更高效的机器学习模型的流行方法。

标记数据解释
未标记数据是没有指定输出的原始输入，而标记数据恰恰相反。标记 哥伦比亚数据 数据使用有意义的标签仔细注释，对数据元素或结果进行分类。例如，在电子邮件数据集中，每封电子邮件都可以被标记为“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”。这些标签为机器学习算法的学习提供了清晰的指导。

假设我们有一个面部识别任务。未标记的数据是一组没有任何识别信息的面部图像。相反，在这种情况下，标记数据将包括具有相应识别标签的相同面部图像，即每个图像中的人名。因此，机器学习模型可以学习将某些面部特征与特定的人关联起来。

使用标记数据有什么优点？
清晰的学习路径。通过标记数据，机器学习模型可以轻松找到输入及其相应输出之间的模式。这种模式识别对于语音识别系统等任务至关重要，其中音频波形（输入）与文本转录（标签）相关联。
更高的准确性。标记数据通常会产生更准确的模型，因为学习算法对于每个输入都有明确的目标输出。例如，在医学成像中，如果图像被标记为正确的诊断，则模型可以学习以高精度预测正确的诊断。
高效评估。标记数据允许直接评估模型性能。通过将模型预测与真实标签进行比较，我们可以量化模型的学习效果。
使用标记数据有哪些限制？
时间和精力。标记数据可能是一个漫长、昂贵且占用资源的过程，尤其是对于图像等复杂数据。例如，手动注释单个放射图像可能非常耗时，特别是在需要专业知识的情况下。
标签缺乏公正性或不准确。如果标记数据的人存在偏见，这种偏见就会反映在标签中，从而影响机器学习模型的决策。由于人为错误或标签标准不一致也可能会出现标签错误，这可能会影响机器学习模型的准确性。
供应有限。标记数据可能并不总是可用于某些任务或领域，这可能会限制机器学习模型的开发。在可能缺乏标记数据的专业领域尤其如此。
数据标记方法
手动数据标记。顾名思义，这种方法需要人类手动标记数据。尽管它可以非常准确，但它也非常耗时且昂贵，特别是对于大型数据集。
半自动数据标记。这种方法结合了人类智能和机器学习。算法首先标记数据，然后人类纠正错误。它比手动标记更快，但如果算法的初始标记不正确，则可能会出现错误。
众包。这种方法利用人群的力量来标记数据，通常在Amazon Mechanical Turk等平台上进行。这是一种经济高效的方法，但质量可能会有所不同，因为标记数据的人可能不是领域专家。
现实世界标记数据用例的示例
图像识别系统。标记图像用于训练识别物体、人员和活动的模型。例如，Google 相册使用标记数据按人物或位置识别和分类您的照片。
垃圾邮件过滤器。电子邮件服务使用标记为“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”的电子邮件数据集来训练其垃圾邮件检测算法。
自动驾驶汽车。标记数据，例如带有识别对象（例如行人和其他车辆）的图像，有助于训练自动驾驶车辆了解周围环境。
开源数据标记工具
标签工作室。最灵活的标签工具，用于调整 LLM、准备训练数据和验证 AI 模型，具有易于使用的界面。
通用数据工具。它可以在不同的平台上用于创建和标记由图像、音频、文本、视频和文档组成的数据集。使用开放数据格式。
树懒。用于计算机视觉研究的图像和视频数据标记工具。支持复杂的注释并导出为主要格式。
多卡诺。它提供了易于使用的注释工具，用于文本分类、序列标记和逐序列任务。
奥迪诺.提供转录和标记功能来注释语音数据，以进行 VAD、二值化、语音识别和情感识别。
计算机视觉注释工具。用于计算机视觉任务的交互式视频和图像注释工具。允许逐帧注释和批量操作。
标记数据在现代世界的重要性
数据标记和众包对于开发数据驱动的机器学习模型至关重要。尽管使用电子表格标记表格数据相对容易，但在标记数百个图像、文本或音频示例时会出现挑战。错误率通常很高，需要专门的工具。这就是为什么领先的 ML 平台提供数据标记功能，例如DagsHub Label Studio和Amazon SageMaker Ground Truth中的功能。

访问大型、高质量的数据集对于构建数据驱动的机器学习模型至关重要。随着模型复杂性的增加，对大量标记数据的需求也随之增加。

开源项目认识到这一点，并依靠众包来获取开发 ChatGPT 等产品所需的标记数据。例如，开源聊天机器人Open Assistant使用志愿者标记的数据。

标记数据集正在迅速成为现代人工智能的命脉。大量且有组织的训练数据的可用性使得计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域取得了革命性的进步。标记数据是新的石油，现代应用依赖于高质量的注释来推动人工智能的持续进步。

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