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了解手动和自动数据标记之间的区别
如果您正在开发 AI 解决方案，则产品的上市时间在很大程度上取决于能否及时获得用于培训目的的高质量数据集。只有当您手头有所需的数据集时，您才能启动模型的训练过程，优化结果并让您的解决方案为发布做好准备。您知道，获取高质量数据集 […]
来源:Shaip 博客如果您正在开发 AI 解决方案，那么产品的上市时间在很大程度上取决于能否及时获得用于培训目的的高质量数据集。只有当您手头有所需的数据集时，您才能启动模型的训练过程、优化结果并准备好发布解决方案。
您知道，及时获取高质量数据集对于各种规模的企业来说都是一项艰巨的挑战。对于初学者来说，近 19% 的企业表示，缺乏数据可用性限制了他们采用 AI 解决方案。
19% 的企业我们还应该明白，即使您设法生成相关和上下文数据，数据注释本身也是一项挑战。它很耗时，需要出色的掌握和对细节的关注。大约 80% 的 AI 开发时间都花在注释数据集上。
数据注释现在，我们不能完全从我们的系统中消除数据注释过程，因为它们是 AI 训练的支点。如果没有带注释的数据，您的模型将无法提供结果（更不用说高质量的结果了）。到目前为止，我们已经讨论了有关基于数据的挑战、注释技术等的大量主题。今天，我们将讨论另一个围绕数据标记本身的关键方面。
在本文中，我们将探讨整个范围内使用的两种注释方法，即：
- 手动数据标记和自动数据标记
我们将阐明两者之间的差异、为什么手动干预是关键以及自动数据标记有哪些风险。
数据标记手动数据标记
根据项目、所需结果和规范，注释者负责注释相关元素。专家知道哪种技术最适合特定数据集和目的。他们为项目使用正确的技术，并按时提供可训练的数据集。