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数据标记如何推动机器学习模型的性能？
它很重要：了解如何精确的数据标签能够增强机器学习模型，确保在现实世界中更好的准确性和更可靠的结果。
来源:人工智能+“许多应用程序的模型和代码基本上都是一个解决的问题。现在，这些模型已经提高到了一定点，我们也必须使数据工作。” - Andrew Ng，DeepLearning.AI
您是否听说过诸如自动驾驶汽车之类的实例错过了一个意外地位的行人，医疗AI应用误诊会误诊出一种罕见的疾病变体，或者内容节制系统不公平地标志着文化表达方式？根本原因通常是相同的：数据标记不足或缺陷。
尽管投资于开发算法和扩展计算功能，但由于数据标记的差距，许多机器学习项目都会绊倒。随着数据集变得越来越复杂，挑战会加剧，因为注释者必须管理边缘案例并减轻偏见。解决这些问题对于维持可靠的机器学习模型所需的数据质量至关重要。
在这篇博客文章中，我们将了解数据注释在构建机器学习模型中的角色数据扮演什么作用，并研究组织如何在维护必要的数据质量的同时导致扩展注释操作的挑战。
为什么准确性成为ML模型的主要挑战？
根据麻省理工学院和哈佛大学进行的一项研究，随着时间的推移，91％的机器学习模型的性能恶化。这种现象被称为模型漂移，通常是由于几个问题而引起的，包括：
根据麻省理工学院和哈佛大学进行的一项研究 91％ 随着时间的推移性能恶化。这种现象，称为 模型漂移 ，通常是由于几个问题而出现的，包括：- 不断发展的用户行为，包括新的语言模式或互动styleSthe数据源的规模和复杂性的提高，使环境和外部事件中的难度一致（例如，经济转移，大流行者）在数据分布中更改数据分布，以改变数据分布，这会改变由腐败，不合时宜的数据损坏，pipeelines dupience