數據標注項目培訓應注意什麼

① 數據標注思考

在機器學習項目中，數據標注是少不了的，因為機器學習項目大多數都是有監督學習，而有監督學習都是需要label的，這些label大多數都需要編輯來進行標注。

所有的標注都可以歸結為兩個目標：

對於線上的數據標注，要經過以下的過程：

智能客服的QA項目指的是，用戶提問一個問題，然後智能客服預測出來這個問題是明確問題，模糊問題，還是不可回答的問題。對於明確問題，智能客服返回對應的回答；對於模糊問題，智能客服返回一個列表問題，用戶可以選擇他真實想問的問題；對於不可回答的問題，智能客服會提示這個問題暫時不知道怎麼回答。
這可以抽象為一個分類問題（也可以抽象為一個匹配問題）。

那麼在數據標注的時候，假設每天線上的數據量為N，可以每次隨機抽取1000條進行數據標注（隨機抽取才能代表整體分布），每周抽2次。這里的抽樣是根據實際情況來設定的，在項目初期，為了較快地積累數據，可以每次多抽一些數據，並且每周多抽幾次。當後期項目較為穩定的時候，可以減少這個量。

上述標注方案可以衡量模型在數據上的效果，也能夠積累數據迭代模型。但是還存在一些問題，比如對一些低頻的問題處理不是很好，因為低頻的問題在訓練集中出現的次數也少。這個時候，就可以專門搜集一批疑似低頻的問題讓編輯標注，進行糾偏，強化模型的效果。

總結來講就是：對總體進行抽樣評測；對部分標簽單獨抽樣迭代模型。

語音質檢項目指的是對銷售或者客服的說話內容進行檢測，檢測出坐席說話違規內容。
這可以抽象為一個分類問題。這類問題最明顯的缺點就是，坐席的違規次數總是很少的，可能100通電話只有1通是違規的。

假設線上違規內容檢出率是1%，我們可以只對檢出來1%的語音進行標注，可以計算出每個標簽的精準率。這樣做的好處就是，標注量小，節省人力。壞處顯而易見，就是沒有計算召回率。模型判斷為正常的語音里，也可能存在很多的違規語音，檢測出這部分語音的能力，模型是缺失的。
只有對模型檢測正常的語音也進行標注，並把模型判為正常實際是違規的語音標注出來，喂給模型訓練，才能讓模型具備這方面的能力，提升召回率。但是這樣就會讓人力成本大大提升，畢竟線上的檢出率極低。

面對上面這種困境，一種折中的解決方案就是，將正常語音做一些規則或者模型的過濾，過濾出潛在違規的錄音交給編輯進行標注。但是這樣還是不能根本解決模型召回率低的問題。

我們也沒有較好的解決方案，目前的解決方案是：

總結來講就是：只對檢出標簽評測精準率；對總體數據抽樣計算召回率。

感覺這兩個項目如果進行抽象，還是挺具有代表性的。深入了解了這兩個項目的標注方法，所有分類問題的標注都可以從這兩個問題進行演化。
智能客服項目可以看做常見的分類問題，這種問題中會存在標簽不均衡的問題，我們的標注要求我們在能夠衡量模型在數據上表現的同時，也能夠搜集足夠的數據來迭代模型。
語音質檢可以看做標簽有偏的分類問題，而且我們只關注佔比很少的那部分標簽。

總之，只要圍繞著標注問題的兩個目標思考，總能找到合適的標注方案。

② 數據標注該學習什麼

數據標注員需要學習使用自動化的工具從互聯網上抓取、收集屬數據包括文本、圖片、語音、視頻等，然後對抓取的數據進行整理與標注。

景聯文自建先進的數據標注平台，支持語音工程（語音切割、ASR語音轉寫、語音情緒判定、聲紋識別標注等）、自然語言處理（OCR轉寫、文本信息抽取、NLU語句泛化）、計算機視覺（拉框標注、語義分割、3D點雲標注、關鍵點標注、線標注、2D/3D融合標注、目標跟蹤、圖片分類等）多類型數據標注。

工作內容：

1、分類標註：分類標注，就是我們常見的打標簽。一般是從既定的標簽中選擇數據對應的標簽，是封閉集合。

2、標框標註：機器視覺中的標框標注，就是框選要檢測的對象。

3、區域標註：相比於標框標注，區域標注要求更加精確。

③ 我想知道要成為一名數據標注師都需要學習什麼

你好！要做數據標注師首先要熟練的操作電腦，耐心細致、思維嚴謹。然後就需要認識學習使用的標注系統，每個標注項目都有自己的標注軟體。按照難易區別，上線前需要接受系統的培訓，培訓周期在1個星期到一個月。能熟練使用標注對應的系統就可以。

④ 數據標注過程中遇到的最大難點是什麼如何解決

最大的問題是：「如何在保證標注質量的同時，大幅提高標注效率」。
可以通過加強標注員培訓、使用高效率的標注工具、加強質檢來解決這個問題。

⑤ 數據標注如何提高准確性

提高人工數據標注的准確性可以從以下幾個層面入手：

一、加強標注員培訓，提高標注能力。

人工智慧本質上是先有「人工」，後有「智能」，數據標注行業尤其如此。目前的數據標注行業仍屬於勞動密集型產業，幾乎所有的數據都依賴於人去標注。因此標注員的素質高低將直接影響標注數據質量的好壞。

通過自建標注團隊，並設立合理的培訓機制，可以有效提高標注員的標注能力，進而提高標注結果的准確率。

二、提高管理和執行系統平台化融合能力

隨著AI基礎數據需求多樣化，以及復雜程度的提升，以往項目經理「人管人」的管理方式和使用單一工具應對單一需求的執行方式在質量和效率上都顯得捉襟見肘。因此，擁有一套自主研發管理和執行一體化平台，能在提升人機協作效率，擴大產能，靈活可變地增加標注能力之外，准確地把控每一環節的數據安全和質量問題。

三、建立全面的質檢與審核機制。

質檢與審核體系的建立可以有效提高整體標注的准確率。同時，通過引入AI輔助，可以大幅提高質檢與審核的效率與准確率。

⑥ 安防數據標注領域，最需要注重什麼

最需要注重數據的安全性。
安防數據標注業務中，涉及到的數據絕大部分為人臉、人像等較為私密的數據，這些數據一旦泄露後果將會十分嚴重。
避免出現此類問題最好的方法就是標注過程的私有化部署。

⑦ 數據標注該學習什麼

數據標注員應該學習使用自動化的工具從互聯網上專抓取、收集屬數據包括文本、圖片、語音等等，然後對抓取的數據進行整理與標注，相當於互聯網上的」專職編輯「。

這個崗位工作任務簡單的，沒技術含量。工資基本也不高，大部分3000-4000，很少有5000以上的。而且這類IT公司大部分都是民營公司，待遇不會太高。如果應聘上該職位，可以作為未來跳槽的平台，將來去更好的IT公司做資料庫管理人員。

(7)數據標注項目培訓應注意什麼擴展閱讀

工作內容：

1、分類標註：分類標注，就是我們常見的打標簽。一般是從既定的標簽中選擇數據對應的標簽，是封閉集合。

2、標框標註：機器視覺中的標框標注，就是框選要檢測的對象。

3、區域標註：相比於標框標注，區域標注要求更加精確。

4、描點標註：一些對於特徵要求細致的應用中常常需要描點標注。

⑧ 一個完整的數據標注項目，從開始到結束要經歷哪些步驟

正常情況下，一個完整的標注項目，從開始到結束要歷經項目創建、標注、審核、質檢、數據導出等多個流程。每個單獨流程下又可以分為更為詳細的工作流。