自过去十年以来，人工智能几乎为人类生活的方方面面带来了进步。AI应用程序的上升市场已经在每个行业创造了大量的AI用例。然而开发这些AI/ML模型需要付出大量努力，包括收集和标注海量数据。
下图为2018-2025年全球人工智能应用市场。
手动数据标注因延迟AI/ML系统的开发周期而备受诟病 ，导致大家对自动数据标注工具的研究和使用数量增加。但是，在对自动化数据标注工具进行过早投资之前，我们建议您了解该技术以及它如何使您的数据密集型项目受益。在本文中，我们探讨了以下内容：
什么是自动数据标签，为什么它很重要？
它的挑战和解决方案是什么？
什么是自动数据标签，为什么它很重要？
简而言之，数据标注是通过为其添加标签或标注将原始数据转换为机器可读数据的过程。现代AI/ML模型需要开发和改进大量多样的数据集。在这种情况下，如果标签是手动完成的，可能会导致：
人形错误（因为这是一项重复且乏味的任务）；标签过程的质量和效率降低；项目时间表延迟；缺乏统一性；增加额外的贴标签成本等。
这就是自动数据标签发挥作用的地方。通过在流程中集成AI/ML模型实现数据标注自动化，该模型学习如何标注数据以自动标注数据。正是因为它需要人工标注者为自动标注模型提供样本数据集，以供其学习、监督自动化过程并在必要时介入。
这是如何完成的：
尽管人类可以在小型数据集上创建高质量的标签，但他们无法在大型数据集上提供相同的质量。这是因为处理大型数据集会使过程高度重复且容易出错。利用自动化可以帮助避免前面提到的手动数据标注问题。
自动化数据标注的挑战是什么，如何克服这些挑战？
虽然自动化为数据标注过程带来了显着的好处，但也有一些负面影响。
1.超长训练时间挑战
通常，从长远来看，数据标注自动化被证明比手动方法更有效；然而，需要考虑的一件事是标签模型也需要训练。
使用预制模型通常会出现此问题，因为它们已经开发用于提供某种类型的输出。假设该自动标注模型的输出与将要训练的新模型的用例不匹配。在这种情况下，开发团队可能不得不花费额外的时间和精力重新训练自动标注模型以适应项目规范。例如，如果自动标注模型仅接受训练以在白天标注图像，则它将无法标注在夜间拍摄的较暗图像。
建议：
提出以下问题可能有助于克服这一挑战：
现有模型是否满足项目要求？
是否值得开发特定于标签要求的新模型或重新训练现有模型？
是否可以将自动标注模型的训练时间添加到项目的开发时间表中？
2. 精度挑战
自动标注模型的准确度取决于提供给它的样本标注数据集的准确度。人工标注者标注这些示例数据集。如果样本数据集的质量很差，那么自动化模型创建的标签也会有缺陷。简而言之，这是一种垃圾进、垃圾出的情况。
建议：
为避免此类问题，标注团队必须付出额外的努力来准备样本数据集。该数据集应严格创建用于训练自动数据标注模型。团队可以创建通过高效手动流程创建的标准数据集。
3.错误连续性挑战
自动标注模型的问题在于，即使输出中出现错误，它们也会继续运行。那是因为他们机制中的倾向水平。另一方面，人类会在继续前进之前停下来解决问题。挑战在于未来的错误可能不会被注意到，因为错误标注的数据会产生一连串的错误。
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