确保 AI 项目的数据注释准确
强大的基于 AI 的解决方案建立在数据之上——不仅仅是任何数据，而是高质量、准确注释的数据。只有最好和最精炼的数据才能为您的 AI 项目提供动力，而这种数据纯度将对项目的结果产生巨大影响。我们经常称数据为 AI 项目的燃料，但不仅仅是 […]
来源:Shaip 博客承担 AI 项目的公司完全相信自动化的力量，这就是为什么许多人仍然认为由 AI 驱动的自动注释会比手动注释更快、更准确。目前，现实情况是，由于准确性非常重要，因此需要人类来识别和分类数据。通过自动标记产生的额外错误将需要额外的迭代来提高算法的准确性，从而抵消任何时间节省。
另一个误解——可能是导致采用自动注释的原因——是小错误对结果没有太大影响。即使是最小的错误也会产生严重的不准确性，这是因为一种称为 AI 漂移的现象，输入数据的不一致会导致算法朝着程序员从未打算的方向发展。
训练数据的质量——准确性和一致性方面——会不断得到审查，以满足项目的独特需求。训练数据的审查通常使用两种不同的方法进行 -
自动注释技术
自动注释审查过程可确保反馈循环回系统并防止出现谬误，以便注释者可以改进其流程。
由人工智能驱动的自动注释准确且更快速。 自动注释减少了手动 QA 审查所花费的时间，使他们能够将更多时间花在数据集中的复杂和关键错误上。 自动注释还可以帮助检测无效答案、重复和不正确的注释。
通过数据科学专家手动进行
数据科学家还会审查数据注释，以确保数据集的准确性和可靠性。
小错误和注释不准确会严重影响项目的结果。 而这些错误可能无法被自动注释审查工具检测到。 数据科学家从不同批次大小中进行样本质量测试，以检测数据集中的数据不一致和意外错误。