5项数据标注项目中的挑战,如何解决这些问题?
创造和人类一样智能的人工智能模型需要大量的训练数据,才能教会它识别现实世界中的物体,而后人工智能才能做出决策并采取行动,这需要根据您的AI任务来决定如何对数据集进行正确的分类和数据标注,一般公司会通过高质量的数据标注服务来增强和实现。
数据标注是一项非常关键的任务,如果向机器学习模型输入了低质量数据,那么最终您的机器学习模型将给出非常差劲的表现,数据标注是一项需要大量劳动力的工作,看似没有什么技术含量,但在实践中您会遇到令人头疼的问题,本文将为您阐述数据标注中的5大挑战,并告诉您如何解决这些问题。数据标注中的5大挑战难以管理庞大的数据标注团队
ML和AI模型需要大量数据标注用于学习,由于数据集需要标注员进行手动标注,因此企业会雇佣大量标注人员,此外,要管理好数据标注流程以控制好数据质检,对于机器学习训练十分重要。
然而,想要管理好大规模的数据标注团队对于管理层来说是一项艰巨的任务,企业遭受效率、生产力和组织的重重困境。难以开发自动化的数据标注平台
高质量的标注数据集不能仅凭标注人员,使用适当的标注工具和技术对于提升数据标注速度的精度十分关键,根据任务类型的不同需要使用不同的数据标注工具,而且,一款优秀的数据标注工具不仅能支持基本的标注能力,更重要的是通过数据标注平台的自动化工作流程讲使得混乱不堪的标注流程变得有序,想象一下当企业控制着一百人的数据标注团队,数据的分发和回收都是十分耗时的工作,如果面临数据的驳回修改,场面将变得混乱不堪。
然而,企业往往无法抽出精力开发一款完善的数据标注平台,并且由于缺乏行业经验,企业无法准确判断如何开发。缺乏一致和高质量的数据标注
高表现力的机器学习模型需要高质量的数据标注数据集,即使是少量的错误也将使模型的表现力下降,如果您的数据标注中出现了大量的错误,机器学习模型也将学习到错误的样本而在日后的使用过程中产生严重的后果。
此外,仅仅保证高质量不是唯一标准,还需要确保标注的统一性,对于AI模型来说,保持统一的标注标准对于它来说同样至关重要。高昂的人力成本
数据标注是一项漫长的任务,因此企业需要制定足够的预算以支撑数据标注团队的运转,长期支付大量数据标注员的工资,并投入研发团队开发数据标注平台会导致财务吃紧,此外设置一个适合数据标注,且符合人体工程学的办公空间及必要设备将使企业的负担增重。数据安全无法得到保障
由于企业长期专注于技术,缺乏对数据标注团队的管理经验,导致数据安全成为隐患,适当通过硬件和软件安全的限制能保证您的数据不被不法分子带走。如何解决这些挑战?
至此,您一定已经了解了数据标注领域中企业面临的问题,但是不用着急,一切都有完善的解决方案,在这种情况下可以将令您困扰的问题交给像冰山数据这样的专业的数据标注外包公司,看看我们如何帮您解决这些问题:数据标注质量
我们拥有熟练且经验丰富的项目经理和数据标注员长期处理这些项目,总结了多年的经验并针对不同类型的数据标注项目制定了一系列的质量管理方案,并且对于企业内部团队来说,我们的操作更快,更准确,最高质量可达99。5。数据标注统一性
如上文所说的一样,数据质量不是衡量一个数据集的唯一标准,数据标注的一致性也将影响到您的模型表现力,在冰山数据,我们标注平台和管理工具实时同步疑难文档,保证每个具有歧义的标注规则快速统一,并体现在标注结果当中。可拓展性
通常企业的数据标注需求会产生波动,由于阶段性测试导致的数据中断,将导致企业无法支撑内部标注团队的运作,这也同样导致企业无法在需求增量时快速增加有经验的数据标注人员。在冰山数据,我们却可以轻松应对这种情况,我们可以按需调用项目经理和标注人员来支持大量的数据标注项目。更低的成本
将项目通过外包的方式,您无需考虑人员招聘、考核、培训、办公场地及必备的设施,我们都会为您完全配备,仅人员成本来说您将节省50以上的成本。速度
依赖内部数据标注团队将难以提升标注速度,因为内部员工通常是以月薪来计算工资,此外,培训和考核都会花费更多的时间,因此这种方式缺乏效率。在冰山数据,我们具备完善的计件制度和奖惩制度,能够有效提升数据标注的整体速度,可能加快数周甚至数月,这将使您的AI落地周期提前。数据标注平台
在冰山数据,我们依据经验开发功能完善且流程完备的数据标注平台,可以支持各类数据标注场景以满足各种AI任务的需要,在任何地方,这种数据标注平台价格高昂。将您的数据标注项目外包给冰山数据,我们使用冰山标注平台帮您加速您的数据标注流程3倍以上。数据安全
冰山数据通过了ISO9001质量体系认证,并拥有计算机安全技术专利1项,和软件著作权17项,我们将通过安全传输,平台加密,和交后即焚的方式全方位保证您的数据安全。写在最后
综上所述,将您的数据标注项目外包给专业的公司会是最明智的选择,如果您需要在数据标注方面得到支持,请您随时联系我们。
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