数据标注简介

人工智能和机器学习模型使用量的持续增长（预计2020年至2027年的复合年增长率为32.54%）导致对数据标注和数据标记的需求相应激增。

但这为何重要？数据是机器学习和人工智能的核心，而数据标注对ML/AI模型成功至关重要。如果数据未经标注，模型就无法识别模式并做出预测，从而导致不可靠的结果。尽管如今AI能协助自动化标注，但错误标注数据污染模型输出的风险依然存在。

设想这样一个场景：您正在构建一个机器学习模型，用于根据图片识别不同品种的犬类。您可能已经拥有包含数千张狗狗图片的数据集，但如何教会模型准确识别每个品种呢？解决方案是为每张狗狗图片标注对应的品种标签，这能帮助模型理解每个品种的独特特征，从而实现精准区分。

此外，数据的准确性直接影响模型的性能。如果没有正确的数据标注，您的ML/AI模型将不可靠，整个过程将徒劳无功。

为了帮助您开始数据标注工作，我们编写了这份指南，概述了确保数据标注准确性的最佳实践。

数据标注面临的挑战

数据标注涉及对大量数据进行注释以训练机器学习模型。这不是一项简单的任务，因此您必须准备好应对随之而来的诸多挑战。

1. 从不同来源整合数据

数据获取的过程可能很复杂，因为数据可能以多种格式出现，如图像、数据库和文本。每种数据类型都需要不同的标注技术，这可能既耗时又复杂。

此外，数据源质量参差不齐会对整个数据集的准确性产生负面影响，进而影响最终模型的性能。

为应对这一挑战，需要制定一个全面的数据整合计划。该计划应包括开发标准化数据格式、数据清洗与预处理，并确保所有数据源从头至尾的兼容性。

2. 确保数据随时间推移的准确性

更新标注流程以反映数据变化对于保持准确性至关重要。然而，由于数据标注是人工操作过程，可能会出现错误和不一致，这会对模型性能产生负面影响。定期重新标注数据是维持准确性的必要措施，但对于处理大型数据集的组织来说，这可能是一项耗时且繁琐的任务。

在这种情况下，确保持续的质量控制和监控对于保持数据准确性至关重要。这可以包括定期抽查标注数据、根据需要重新标注数据，以及实施纠正重复标注错误的流程。此外，建立一个强大的数据管理系统来跟踪数据随时间的变化，可以确保数据保持准确和相关。

3. 消除数据标注过程中的偏见

偏见可能以多种形式出现，从数据源的选择到标注人员的挑选，再到标注指南的制定。必须解决这些偏见的来源，以确保最终模型公正无偏，不会延续现有的偏见。

研究表明，数据的多样性是决定最终模型是否无偏的关键因素。例如，如果训练数据仅包含特定人群的信息，生成的模型可能无法很好地泛化到其他人群，从而导致偏差。

必须注意的是，不同类型的偏见（例如语言和文化偏见）可能对模型产生负面影响。

例如，标注员可能会认为某些特定方言或口音（如非裔美国人白话英语AAVE）听起来"消极"或"没教养"，从而导致带有偏见的标注。在这种情况下，您必须向标注员讲解数据的细微差别，并为他们提供工具来检测和消除标注决策中的偏见。

4. 选择合适的工具

在数据存储和标注领域，市面上有无数工具可供选择，每种工具都具有独特的优势和局限性。这使得选择合适的工具成为一项复杂的任务，因为您必须综合考虑多种因素，例如预算、组织需求、项目监督以及标注操作。

为确保您做出最佳决策，以结构化的方式进行选择过程至关重要。

首先需要明确理解数据标注流程的需求。这包括识别必要功能特性，基于这些特性评估不同工具，并通过试点研究验证所选工具是否满足项目所有要求。

既然我们已经明确了挑战所在，接下来让我们探讨如何优化数据标注流程，使其更高效和准确。

识别并理解数据

要构建一个精确的机器学习模型，第一步是收集适量的原始数据。

这涉及识别正确的数据，这些数据构成了模型的基础。根据所使用的算法不同，所需的样本量可能有所差异，有些算法只需要小样本集，而另一些则需要更大的样本集。此外，算法可能被设计为处理分类数据或数值数据输入。

以下是机器学习中最常见的几种数据类型：

• 文本
• 图像
• 音频
• 视频
• 时间序列
• 传感器

但仅仅拥有这些数据是不够的——您还必须对其进行分析并从中获取洞察，才能做出有意义的决策。

可以这样理解：数据集开发是机器学习的支柱，因此提出数据真正能够回答的正确问题非常重要。而要提出正确的问题，你需要理解为什么需要这些数据，以及希望从中获得哪些洞见。

此外，不同公司的数据来源可能各不相同。一些组织多年来一直在内部收集信息，而其他公司可能使用公开可用的数据集。无论哪种情况，在此阶段，数据往往不一致、存在损坏或根本不适用，这就是为什么在创建任何标签之前，您的数据需要经过清洗和预处理。

通常来说，您需要准备适量且多样化的数据，因为机器学习模型需要大量数据才能提供准确结果。研究表明，建议数据量应为模型自由度数量的10倍。例如，如果您的模型包含10个变量，那么您至少需要包含100个观测值的数据集。

通过选择合适的数据，您可以避免在不相关的数据上浪费时间，或选择对于您的具体需求来说过大或过小的数据集。因此，请花时间仔细考虑您的数据源和所需的数据量，以确保您的机器学习项目取得成功。

构建您的技术栈

选择合适的技术栈能确保数据标注流程中的效率、准确性和数据安全。以下是一些指导原则，帮助您为团队构建关键的技术架构：

根据您的需求选择合适的数据存储

在为数据标注流程选择技术时，关键是要让具体问题引导您的选择。与其先选择技术再试图将其应用于问题，不如先理解您的问题，然后选择最符合需求的解决方案。

不同的数据存储适用于不同的问题领域；您应根据具体需求选择合适的数据存储方案。但一般而言，建议考虑以下因素来指导数据存储的选择过程：

• 成本效益
• 可扩展性（能够收集和存储大量数据以创建ML/AI模型）
• 支持并行访问的性能优化，降低延迟并提高吞吐量
• 高可用性和持久性，实现零（或更低）停机时间
• 使用GPU加速的公有云虚拟实例进行计算（这降低了为机器学习模型开发构建基础设施的资本成本，同时允许您根据需要扩展）
• 广泛的集成设施，降低采用机器学习和人工智能存储的门槛

分析与转换数据

在标注之前，分析和转换数据是必要的步骤。这包括以下几个步骤：

• 构建数据管道：构建能够将分散位置的数据聚合到单一来源并自动化数据获取流程的数据管道。考虑将来自不同来源（如数据库、数据湖或API）的数据集成到一个集中位置，以便团队可以轻松访问和分析。
• 数据匿名化： 如果您处理的是个人身份信息（PII），必须采取必要措施移除或屏蔽敏感信息，以保护被分析和标注数据的个人隐私。这也有助于遵守GDPR和CCPA等数据法规。

这将帮助您将数据转化为能更好代表预测性机器学习模型潜在问题的特征，从而协助您做出明智的技术决策。

安全访问数据

限制访问权限，仅允许相关利益方接触敏感信息，防止未经授权的个人或团体获取数据，并阻止恶意行为者访问或篡改数据。

例如，您可以实现访问控制，例如用户认证和授权机制。这涉及通过一组凭证（如：生物识别数据、用户名和密码）验证用户身份，之后根据其分配的访问权限级别，授权他们对数据执行特定操作。

这在解析标记化标识符时特别有帮助。

令牌化是一种技术，用于将敏感数据元素替换为无外在意义或价值的非敏感占位符。虽然这是保护敏感数据的有效方法，但如果令牌未得到妥善保护，也可能带来未经授权访问原始数据的潜在风险。

实施用户认证、加密和访问控制等安全措施有助于提升数据安全性，防止未经授权的访问。

选择一款数据标注软件

投资于高性能的数据标注软件能帮助您更聪明而非更费力地工作。这些工具通过自动化繁琐的标注流程，在效率和准确性方面都具有优势。此外，它们还能在整个数据集创建过程中促进协作与质量控制。

然而，面对如此多的数据存储和标注工具选择，找到最适合您特定需求的工具至关重要。

确保您选择的工具满足所有标准，并考虑寻找支持主动学习的工具。该技术涉及策略性地采样观察数据以获得对问题的新见解，最终减少标注所需的数据总量。

注意：了解如何在Label Studio中设置主动学习。

定义数据标注方式

最后，您需要定义技术栈将如何标注数据。

根据您需要标注的数据量、标注速度要求以及可投入的资源情况，您可以从以下五种数据标注方法中进行选择。

• 内部，即使用内部数据科学专家来标注数据
• 编程式，通过学习编程技能来自动化数据标注流程，无需人工标注
• 合成，即利用计算资源从现有数据集生成新的项目数据
• 外包，即您使用并管理自由职业的数据专业人员来进行数据标注（例如亚马逊土耳其机器人）
• 众包涉及利用微任务解决方案将数据标注任务分发给大量人员。这种方式可以整合到常规活动中，例如Recaptcha项目。

…这让我们来到了下一个数据标注基础。

组建您的数据标注团队

在决定如何组建和培训数据标注团队时，通常有以下两种选择：

• 内部处理：需要投入更多的人力、时间和财务资源，但从长远来看能获得可预测的结果。您还能更好地控制数据标注流程。
• 外包：更具成本效益，但随着人员流动增加，保持一致性可能更加困难。标注人员可能还需要接受适当的培训，以确保在情境化和理解项目指南方面保持一致。

根据您现有的需求做出选择，但不要忽视领域专业知识和多样性在有效数据标注中的重要性。

机器学习中领域专家的重要性

机器学习(ML)是一种强大的工具，但它不能替代领域专业知识。正如Wiley Analytical Science杂志文章中所说："ML是专家使用的工具，而非专家的替代品。"这在高度依赖人类判断的专业领域尤为明显，比如X射线摄影术。

虽然机器学习算法可以通过X光片诊断骨折，但它们难以准确识别诸如不同拍摄角度、来自不同医院的X光片以及图像异常等差异。相比之下，人类专家能够从一组图像中归纳学习经验，并推演适应各种变化，从而实现更精准的图像标注。

但仅有领域专业知识是不够的。

为了消除偏见，您还需要一个多样化的标注团队。大多数训练数据集包含模糊信息，通过组建一个能够表达主观观点并引入不同视角的多样化标注团队，可以提高最终机器学习模型的准确性和公平性。

创建数据标注流程

现阶段，您已经组建了一支多元化的数据标注团队，并为他们配备了合适的工具，但您的工作远未结束。

您还需要确保建立高效的数据标注流程。虽然可以参考我们关于流程构建模块的指南，但有一些要点需要牢记。

规划您的数据标注流程

记录数据标注从开始到结束的整个过程至关重要，尤其是当团队成员中有外包人员时。

本文档应明确定义每位团队成员的角色与职责，以及整个标注流程，包括必要的任务及其对应时间节点。通过这种方式，您可以确保所有团队成员达成共识，并保持标注流程的有序性和高效性。

因此，无论你采取什么后续步骤，请务必详细记录整个过程。

定义您的流程管理方法

定义一套涵盖数据标注流程所有关键环节的流程管理方法，包括规划、执行、监控和质量管理。这将确保标注工作高效按时完成。

构建数据标注样式指南

创建一份标注风格指南，以确保整个数据集的标签标注保持一致性。该指南应清晰说明标注要求，并为标注人员确立工作目标，从而最大程度减少标注过程中可能出现的错误。

创建数据标注分类体系

数据标注是一种有价值的分类技术，通过防止重复和错误，可以提高模型的准确性和质量。该系统将标签分组为遮挡层级，从而为数据组织创建了一个结构化框架。

有两种类型的数据标注系统可供选择：平面式和层级式。

扁平化数据标注分类法是一个简单的无层级标签列表，非常适合数据量较小或部门划分明确的企业使用。

另一方面，分层数据标注分类法遵循抽象层级顺序，更适合拥有大型数据集的企业。该系统在添加新标签时能提供更高的精确度和细节，从而实现更全面细致的分类。

注意：了解更多关于高效数据标注流程的构建模块。

利用初始标注进行模型训练

使用一小部分数据子集并手动标注，创建初始训练数据集，以针对特定数据集优化标注流程。这被称为初始标注，对于训练模型以确保其生成可靠结果是必要的。

建立基准真实标注

为您的项目定义基准真实标注。您可以让专家标注员手动标注数据子集，或使用众包工作者。

这些标注是每个数据点的正确标签，将作为衡量模型准确性的基准。通过将模型的预测结果与这些标注进行对比，您可以轻松测量准确性并解决标注过程中的差异。

完成您的数据标注流程

明确您未来将如何标记数据。目标是建立一个全面的标签或标注系统，以便您的团队能够以既高效又有效的方式对数据进行分类和组织。

这有助于确保您的数据标注流程持续进行，并且生成的模型不断优化。

说到...

持续优化您的数据标注操作

数据标注的质量取决于特定数据点的标签精确度、边界框和关键点标注的坐标点准确性，以及是否避免了偏差。确保这一点是一个持续的过程。

定义数据标注的指标

提升数据标注操作的第一步是定义正确的指标来衡量成功。这有助于您理解标注数据的质量并识别需要改进的领域。

以下是一些需要考虑的数据标注指标：

• 标注者间一致性(IAA): 该指标衡量不同标注者之间的一致性程度。高一致性水平表明标注过程具有一致性和准确性。
• 标签分布： 这衡量了数据集中标签的分布情况。如果标签分布不均匀，则表明标注过程存在偏差。
• 标注员表现： 该指标衡量单个标注员的工作表现，帮助您识别需要改进的领域。

观察指标以进行改进

定义好指标后，现在需要定期监控它们，以优化数据标注流程，确保获得更高质量的结果。

观察指标随时间的变化将帮助您识别趋势和改进空间。例如，如果IAA指标突然下降，您就知道应该审查流程以确保一致性。

质量指标

质量指标是持续流程改进的另一个关键方面。这包括：

• 共识标注是指多位标注者对同一数据点进行标注，采用共识方法确定最终标注级别。这有助于减少错误并提高标注数据的准确性。
• 标签审核涉及对已标注数据的样本进行审核，以确保表格的准确性和一致性。如果发现任何错误，可以立即纠正，从而提高整个流程中的David质量。
• 主动学习是一种利用机器学习算法选择最具信息量的数据点进行标注的方法。这种方法不仅能减少需要标注的数据量，还能确保更高质量的标注结果。
• 迁移学习涉及重新训练一个已针对某一用例训练过的预训练模型，以标注另一类似用例的数据集。这不仅加快了标注流程，还提高了标注数据的准确性。

通过整合上述质量衡量指标等措施，数据标注操作可以持续改进，最终使机器学习模型获得更优的结果。

Label Studio 如何提供帮助

Label Studio 是一个功能强大的网络应用平台，提供一流的数据标注服务并支持多种数据类型的探索。

简而言之，Label Studio使数据标注变得简单、高效且适用于几乎所有数据类型，无论是文本、图像、音频、视频、时间序列还是多领域数据。它允许您根据特定需求精确高效地标注初始数据集，并为已投入生产的模型提供人在环路的监督机制。

可以将其视为一种更灵活高效的数据标注方式，有助于生成更可靠的结果。

您可以集成一个模型，并使用该工具对数据集进行初步标注。之后，人工标注员可以审查和修改自动生成的标签，验证标签的准确性并更新不准确的标签。

最终结果？准确度更高的数据集可以轻松集成到机器学习应用中。

Label Studio 工作原理

Label Studio takes data from various sources like APIs, files, web UI, audio URLs, and HTML markups. It then pipelines the data to a labeling configuration with three sub-processes — task, completion, and prediction — to ensure accurate labeling and optimized data sets.

此外，该平台的机器学习后端可以配备流行且高效的ML框架，以自动创建精确的数据集。

如果您正在寻找一款能够通过精确标注工作流生成高质量数据集，并提供易用自动化功能的数据标注工具，立即开始使用Label Studio。