数据标注项目培训应注意什么

① 数据标注思考

在机器学习项目中，数据标注是少不了的，因为机器学习项目大多数都是有监督学习，而有监督学习都是需要label的，这些label大多数都需要编辑来进行标注。

所有的标注都可以归结为两个目标：

对于线上的数据标注，要经过以下的过程：

智能客服的QA项目指的是，用户提问一个问题，然后智能客服预测出来这个问题是明确问题，模糊问题，还是不可回答的问题。对于明确问题，智能客服返回对应的回答；对于模糊问题，智能客服返回一个列表问题，用户可以选择他真实想问的问题；对于不可回答的问题，智能客服会提示这个问题暂时不知道怎么回答。
这可以抽象为一个分类问题（也可以抽象为一个匹配问题）。

那么在数据标注的时候，假设每天线上的数据量为N，可以每次随机抽取1000条进行数据标注（随机抽取才能代表整体分布），每周抽2次。这里的抽样是根据实际情况来设定的，在项目初期，为了较快地积累数据，可以每次多抽一些数据，并且每周多抽几次。当后期项目较为稳定的时候，可以减少这个量。

上述标注方案可以衡量模型在数据上的效果，也能够积累数据迭代模型。但是还存在一些问题，比如对一些低频的问题处理不是很好，因为低频的问题在训练集中出现的次数也少。这个时候，就可以专门搜集一批疑似低频的问题让编辑标注，进行纠偏，强化模型的效果。

总结来讲就是：对总体进行抽样评测；对部分标签单独抽样迭代模型。

语音质检项目指的是对销售或者客服的说话内容进行检测，检测出坐席说话违规内容。
这可以抽象为一个分类问题。这类问题最明显的缺点就是，坐席的违规次数总是很少的，可能100通电话只有1通是违规的。

假设线上违规内容检出率是1%，我们可以只对检出来1%的语音进行标注，可以计算出每个标签的精准率。这样做的好处就是，标注量小，节省人力。坏处显而易见，就是没有计算召回率。模型判断为正常的语音里，也可能存在很多的违规语音，检测出这部分语音的能力，模型是缺失的。
只有对模型检测正常的语音也进行标注，并把模型判为正常实际是违规的语音标注出来，喂给模型训练，才能让模型具备这方面的能力，提升召回率。但是这样就会让人力成本大大提升，毕竟线上的检出率极低。

面对上面这种困境，一种折中的解决方案就是，将正常语音做一些规则或者模型的过滤，过滤出潜在违规的录音交给编辑进行标注。但是这样还是不能根本解决模型召回率低的问题。

我们也没有较好的解决方案，目前的解决方案是：

总结来讲就是：只对检出标签评测精准率；对总体数据抽样计算召回率。

感觉这两个项目如果进行抽象，还是挺具有代表性的。深入了解了这两个项目的标注方法，所有分类问题的标注都可以从这两个问题进行演化。
智能客服项目可以看做常见的分类问题，这种问题中会存在标签不均衡的问题，我们的标注要求我们在能够衡量模型在数据上表现的同时，也能够搜集足够的数据来迭代模型。
语音质检可以看做标签有偏的分类问题，而且我们只关注占比很少的那部分标签。

总之，只要围绕着标注问题的两个目标思考，总能找到合适的标注方案。

② 数据标注该学习什么

数据标注员需要学习使用自动化的工具从互联网上抓取、收集属数据包括文本、图片、语音、视频等，然后对抓取的数据进行整理与标注。

景联文自建先进的数据标注平台，支持语音工程（语音切割、ASR语音转写、语音情绪判定、声纹识别标注等）、自然语言处理（OCR转写、文本信息抽取、NLU语句泛化）、计算机视觉（拉框标注、语义分割、3D点云标注、关键点标注、线标注、2D/3D融合标注、目标跟踪、图片分类等）多类型数据标注。

工作内容：

1、分类标注：分类标注，就是我们常见的打标签。一般是从既定的标签中选择数据对应的标签，是封闭集合。

2、标框标注：机器视觉中的标框标注，就是框选要检测的对象。

3、区域标注：相比于标框标注，区域标注要求更加精确。

③ 我想知道要成为一名数据标注师都需要学习什么

你好！要做数据标注师首先要熟练的操作电脑，耐心细致、思维严谨。然后就需要认识学习使用的标注系统，每个标注项目都有自己的标注软件。按照难易区别，上线前需要接受系统的培训，培训周期在1个星期到一个月。能熟练使用标注对应的系统就可以。

④ 数据标注过程中遇到的最大难点是什么如何解决

最大的问题是：“如何在保证标注质量的同时，大幅提高标注效率”。
可以通过加强标注员培训、使用高效率的标注工具、加强质检来解决这个问题。

⑤ 数据标注如何提高准确性

提高人工数据标注的准确性可以从以下几个层面入手：

一、加强标注员培训，提高标注能力。

人工智能本质上是先有“人工”，后有“智能”，数据标注行业尤其如此。目前的数据标注行业仍属于劳动密集型产业，几乎所有的数据都依赖于人去标注。因此标注员的素质高低将直接影响标注数据质量的好坏。

通过自建标注团队，并设立合理的培训机制，可以有效提高标注员的标注能力，进而提高标注结果的准确率。

二、提高管理和执行系统平台化融合能力

随着AI基础数据需求多样化，以及复杂程度的提升，以往项目经理“人管人”的管理方式和使用单一工具应对单一需求的执行方式在质量和效率上都显得捉襟见肘。因此，拥有一套自主研发管理和执行一体化平台，能在提升人机协作效率，扩大产能，灵活可变地增加标注能力之外，准确地把控每一环节的数据安全和质量问题。

三、建立全面的质检与审核机制。

质检与审核体系的建立可以有效提高整体标注的准确率。同时，通过引入AI辅助，可以大幅提高质检与审核的效率与准确率。

⑥ 安防数据标注领域，最需要注重什么

最需要注重数据的安全性。
安防数据标注业务中，涉及到的数据绝大部分为人脸、人像等较为私密的数据，这些数据一旦泄露后果将会十分严重。
避免出现此类问题最好的方法就是标注过程的私有化部署。

⑦ 数据标注该学习什么

数据标注员应该学习使用自动化的工具从互联网上专抓取、收集属数据包括文本、图片、语音等等，然后对抓取的数据进行整理与标注，相当于互联网上的”专职编辑“。

这个岗位工作任务简单的，没技术含量。工资基本也不高，大部分3000-4000，很少有5000以上的。而且这类IT公司大部分都是民营公司，待遇不会太高。如果应聘上该职位，可以作为未来跳槽的平台，将来去更好的IT公司做数据库管理人员。

(7)数据标注项目培训应注意什么扩展阅读

工作内容：

1、分类标注：分类标注，就是我们常见的打标签。一般是从既定的标签中选择数据对应的标签，是封闭集合。

2、标框标注：机器视觉中的标框标注，就是框选要检测的对象。

3、区域标注：相比于标框标注，区域标注要求更加精确。

4、描点标注：一些对于特征要求细致的应用中常常需要描点标注。

⑧ 一个完整的数据标注项目，从开始到结束要经历哪些步骤

正常情况下，一个完整的标注项目，从开始到结束要历经项目创建、标注、审核、质检、数据导出等多个流程。每个单独流程下又可以分为更为详细的工作流。