【深度学习：自动化数据标签 】如何自动化数据标签 [示例 + 教程]

如果你用垃圾喂养一个 AI 模型，它必然会回报你。

在泛化到新实例时，人工智能算法消耗的数据质量与其成功直接相关;这就是为什么数据专业人员在模型开发过程中花费 80% 的时间，确保数据得到适当的准备，并代表现实世界。

数据标记是监督学习中的一项基本任务，因为它使 AI 算法能够创建准确的输入到输出映射并全面了解其环境。数据标记可以消耗高达 80% 的数据准备时间，整个 ML 项目中至少有 25% 用于标记。因此，高效的数据标注策略对于提高机器学习模型开发的速度和质量至关重要。

手动数据标记可能是一个具有挑战性且容易出错的过程，因为它依赖于人工判断和主观解释。贴标人员可能具有不同的专业知识水平，导致贴标过程的一致性和准确性降低。此外，手动数据标记可能既耗时又昂贵，尤其是对于大型数据集。这可能会阻碍 AI 模型开发的可扩展性和效率。

将自动数据标记集成到机器学习项目中是缓解手动数据标记挑战的有效策略。通过利用人工智能技术执行数据标注任务，企业可以降低人为错误的风险，提高模型开发的速度和效率，并最大限度地降低与手动标注相关的成本。

此外，自动数据标记可以帮助提高标记数据的准确性和一致性，从而产生更可靠、更强大的 AI 模型。

让我们仔细看看自动数据标记，包括其工作原理、优势以及 Encord 如何帮助您实现数据标记过程的自动化。

使用注释工具进行自动数据标注

自动数据标记是使用软件工具和算法，使用有助于识别和分类数据的标签或标记来自动注释或标记数据。此过程在机器学习和数据科学中用于为机器学习模型创建训练数据集。

注释工具通过提供用于创建和管理数据集的注释或标签的用户界面，可用于自动数据标记。这些工具可以通过提供以下功能来帮助自动执行数据标记过程：

• 自动标记：注释工具可以使用预先构建的机器学习模型或算法自动为数据生成标签。

• 主动学习：注释工具可以使用机器学习算法，根据现有标记数据中的模式和相关性为数据建议标签。

• 人机交互：注释工具可以为人工注释者提供用户界面，以查看和更正自动化过程生成的标签。

• 质量控制：注释工具可以通过提供验证和验证工具来帮助确保自动化过程生成的标签的质量。

• 数据管理：注记工具可以提供用于管理和组织大型数据集的工具，包括用于筛选、搜索和导出数据的工具。

通过使用用于自动数据标记的注释工具，组织可以减少为机器学习模型创建高质量训练数据集所需的时间和成本。但是，重要的是要确保所使用的工具适合特定任务，并且标记的数据经过仔细验证和验证以确保其质量。

AI标注工具

Encord 注释

Encord Annotate 是一个自动化标注平台，可执行 AI 辅助图像标注、视频标注和数据集管理;Encord 产品的一部分，与 Encord Active 一起。Encord Annotate 的主要功能包括：

• 支持所有注释类型，例如边界框、多边形、折线、图像分割等。
• 它结合了自动注释工具，例如 Meta 的 Segment Anything Model 和其他 AI 辅助标记技术。
• 它为计算机视觉和机器学习团队集成了 MLOps 工作流程
• 以用例为中心的注释 — 从用于医学成像的原生 DICOM 和 NIfTI 注释到地理空间数据的 SAR 特定特征。
• 轻松协作、注释器管理和 QA 工作流程 — 跟踪注释器性能并提高标签质量。
• 强大的安全功能 — 标签审核跟踪、加密、FDA、CE 合规性和 HIPAA 合规性。

使用 AI 注释工具自动标记数据的好处

标记数据最直接的方法是手动实现，向人类用户提供原始的未标记数据并应用一组规则来标记它。然而，这种方法有一定的缺点，例如耗时、成本高，并且出现自然人为错误的可能性较高。

另一种方法是使用人工智能注释工具来自动化标记过程，这可以通过以下方式帮助解决与手动标记相关的问题：

提高准确性和效率：速度与准确性同样重要。是的，自动人工智能注释工具可以比人类更快地处理大量图像，但它如此有效的原因在于它能够保持准确，从而确保标签精确可靠。

提高生产力和工作流程：人类犯错误是很正常的——尤其是当他们连续执行相同的任务 8 个小时或更长时间时。当您使用人工智能辅助标记工具时，工作量会显着减少，这意味着注释团队可以更加专注于确保第一次就正确标记事物。

减少标记成本和资源：决定手动注释数据意味着付费某人或一组人来执行该任务；这意味着每一个小时的流逝都会产生成本，而且成本很快就会变得非常高。人工智能辅助标记工具可以通过允许人工注释团队手动标记一定比例的数据，然后让人工智能工具完成其余的工作，从而减轻部分负载。

如何使用 Encord 自动标记数据

使用 Encord 自动标记数据的分步指南：

微模型

微模型是被设计为针对特定任务或数据进行过度训练的模型，使其能够有效地自动化数据注释工作流程的一个方面。它们并不适合解决一般问题，通常用于特定目的。

传统模型和微模型之间的主要区别不在于它们的架构或参数，而在于它们的应用领域、用于创建它们的数据科学实践以及它们的最终用途。

步骤1：

第2步：

自动分割

自动分割是一种技术，涉及使用算法或注释工具将图像或视频自动分割为不同的区域或感兴趣的对象。该技术用于各个行业，包括医学成像、物体检测和场景分割。

例如，在医学成像中，自动分割可用于识别和分割图像中的不同解剖结构，例如肿瘤、器官和血管。这可以帮助医疗专业人员做出更准确的诊断和治疗计划

自动分割可以潜在地加快图像分析过程并减少人为错误的可能性。但是，需要注意的是，自动分割算法的准确性取决于输入数据质量和分割任务的复杂性。在某些情况下，可能仍需要人工检查和更正，以确保结果的准确性。

插值

插值通常用于填充数据集中的缺失值或平滑噪声。它包括估计位于已知数据点之间的点的函数值的过程。ML 中的插值方法有多种，例如线性插值、多项式插值和样条插值。插值方法的选择将取决于数据的特征和项目的目标。

步骤1：

步骤2：

对象跟踪

对象跟踪在安全和监控、自动驾驶汽车、视频分析等各种应用中发挥着至关重要的作用。它是计算机视觉的重要组成部分，使机器能够跟踪和跟踪运动中的物体 使用对象跟踪，您将能够预测视频或图像序列中移动物体的位置和其他相关信息。

Step 1: 步骤1：

步骤2：

结论

监督式机器学习算法依赖于标记数据来学习如何泛化到看不见的实例。提供给模型的数据质量对其最终性能有重大影响，因此准确标记数据并代表真实场景中可用的数据至关重要;这意味着 AI 团队通常会在数据进入模型训练阶段之前花费大量时间准备和标记数据。

手动标记数据缓慢、乏味、昂贵且容易出现人为错误。缓解此问题的一种方法是使用自动数据标记和注释解决方案。这些工具可以作为一种经济高效的方式来准确加快流程，从而提高团队的生产力和工作流程。