人工智能时代下,数据标注为机器学习算法训练、优化提供了海量优质数据,数据服务已成为当下行业热点,这其中AI标注作为最重要的工作模式,是行业数据生产力提升的关键。
在传统的机器学习(Machine Learning)中,数据标注员通过“鼠标”为训练人工智能算法模型提供种类繁多,且高质量的结构化数据集。
在这过程中,数据的每一行标注都要依靠人力完成。在对数据加工过程中,需要标注员对图像中每一个对象元素拉框标记,且各对象间隔需仔细区分;在语音标注时标注员需聆听词语发音并转义出来,因此这种工作往往枯燥无聊,考验标注员的耐心与细心。
除去对标注员本身要求外,这项工作不仅很耗时耗力,在执行效率以及交付质量均出现诸多问题,成功的人工智能训练模型所需的标注数据成千上万,因此人工智能探索之路上,如何改进数据标注中的高密度人力工作情况成为急需突破的难关。
随着AI应用场景方向的飞速扩展,利用人工智能进行辅助标注的方法逐渐落地。人工智能在不同数据处理阶段发挥作用,如在采集、标注、质检审核工作中引入人工智能辅助标注,在图像处理中的场景分割、物体识别,语音数据中的语音识别、文字转写等,利用人机协同模式,在自动化标注后由人工进行校对,提高标注效率且降低了成本。
AI标注不仅能提高整体工作执行效率,也减少业务执行过程中对人力的依赖。尽管,现阶段数据标注行业仍以人力为主,AI标注只是起到辅助作用,但随着机器学习不断探索,AI辅助将愈加精确,为数据标注贡献更多力量。