数据标注是人工智能的基础

如今,似乎每个公司都在用人工智能做事 - 或者如果他们不做,他们就会喜欢。该技术有望改善我们的工作和生活方式,从制造到零售,检查等各个行业都在努力构建自己的AI解决方案。但从哪里开始?

良好的AI从良好的数据开始

我喜欢说AI就像烹饪一样 - 这些都是关于成分的。没有好的成分,即使最好的食谱也会变得平淡无味。AI也是如此,但在这种情况下,成分就是你的数据。如果组织不密切关注他们开发人工智能解决方案所需的数据并确保其有效准备和组织,那么人工智能解决方案将充满效率低下 - 无论结果是有偏见的算法,无效的解决方案,还是仅仅没有人工智能的人工智能不行。
高功能的AI以良好的数据开始和结束。

数据:好,坏,丑

训练深度神经网络(DNN)的最大挑战之一是训练它们的繁琐过程 - 人工智能系统不仅需要数据来了解世界,它们还需要数万倍于人类的数据。

幸运的是,我们人类目前每天产生2.5个五分之一字节的数据。互联网是绝对数据金矿。不幸的是,大部分都不公平,因为人们通常不愿意分享他们的个人数据,即使这意味着建立更好的人工智能系统。

而且,如果你足够幸运地克服了拥有足够数据的障碍,那么仍然存在质量问题。并非所有数据都是平等的。为了识别物体或行为,必须从各种角度等对所有不同条件下的数据进行AI训练。否则,算法偏差是不可避免的。

正如数据科学家Daniel Shapiro在最近的一篇文章中所详述的那样,存在许多不同的数据质量缺陷,包括数据稀疏性,数据损坏,无关数据,缺少重要模式,错误模式和错误标签。

计算机视觉解决方案的正确数据

最成功的公司是那些能够打破整个组织的数据孤岛并收集他们可用数据的整体视图的公司。一旦他们完成了这项工作,他们就能够创建增强数据的流程,以达到产品化解决方案所需的水平。

这就是好数据存在的地方:它们拥有它,并且非常适合它们的特定用例。

人们经常问我需要多少数据来创建有意义的解决方案。对于给定用例,我们的经验法则是1000个图像/类是进入的障碍,并且为了达到生产水平准确度(90%+),需要5,000-10,000个图像/类。

然而,质量问题 - 即使看起来有足够数量的数据 - 也占上风。我在检测行业看到了这方面的例子,我惊讶于他们有多少图像只关注一个物体的一个角度,或者仅在一个特定的光照条件下拍摄。像这样的照片不会给他们的人工智能无人机提供他们完成工作所需的信息。

换句话说,坏照片等于糟糕的无人机。

当好图像出错时

但重要的不仅仅是照片本身的质量; 在标记过程中,有足够的机会让好的照片变得拙劣。

由于AI应用程序需要标记数千个图像,因此人类可能标记不佳或引入错误 - 特别是因为当前工具是简单的图片编辑工具,如Microsoft Paint,它们不是为此目的而构建的。即使很小的不精确,复杂的成千上万的图像,也会对计算机视觉模型的准确性产生很大的影响。如果您考虑生产级产品或解决方案,准确度每增加一个百分点就会对组织产生重大影响。

值得一提的是,由于数据标记成本与标记所花费的时间成正比,因此单独执行此步骤通常需要每个项目花费数十至数十万美元。

良好的标记工具是关键成分

我最近参加了一个关于为检查服务实施AI的网络研讨会。主持人谈到他们如何每小时支付五十到一百美元让土木工程师进行注释和分类工作。他们觉得他们需要行业专家来标记这些图像,但这花费了他们巨额资金,这是他们最大的瓶颈。

Scale API,Mighty AI和CloudFactory等数据标签服务与数百家贴标机(通常在海外)签订合同,是一种更有效,更具成本效益的替代方案。同时,希望在内部处理标记的公司需要一个精确的,自动化的,专用的注释工具。

A(I)成功秘诀

工程师经常将AI开发称为“sprint”,努力快速测试,迭代和部署AI。但是,人工智能深深植根于研究,现实情况是,传统上,生产的道路很漫长。但是,使用正确的数据标记工具,可以实现快速测试 - 反过来,可以实现更快的迭代和部署。

投资最好的工具和合适的人员来准确有效地注释您的数据将对生产级AI解决方案的成功产生巨大影响。而且 - 运气好的话 - 数据标记和AI应用程序开发成功的“配方”将让您的客户回来几秒钟。



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了解数据标注的任务近年来,伴随着人工智能的不断发展,与人工智能相关的各个产业也开始逐步发展壮大并走入人们的视线。其中,数据标注作为人工智能的基础产业,更是以极快的发展速度引发了关注,并且正在成为越来越多人的择业选择。但是对于数据标注,大部分人的了解仍然处于基本真空的状态。那么,数据标注到底是干什么的呢?要想了解这个问题,首先需要了解人工智能的核心技术:计算机视觉。何谓计算机视觉?简单来说计算机视觉指的是从图像和视频中提出数值或符号信息的一个计算。形象点说的话就是研究如何让计算机具备像人一样的眼睛去看到图像,并且理解图像。其任务范围相当广泛,包括且不限于:图像分类,人脸识别;车辆检测,行人检测;语义分割,实例分割;目标跟踪,视频分割;图像生成,视频生成。图像识别是计算机视觉里面的基石。现在已经广泛的运用到了生活中的方方面面。在这一阶段,数据标注的任务便是对图像进行打点标注,例如对人脸进行标注、对车牌进行标注等。计算机视觉里面的第二个任务就是目标检测,本质上就是要把所有的感兴趣的前景目标检测出来,把它的类别贴上标签。在这一阶段,数据标注的任务开始发生变化,产生了例如2D拉框类任务及障碍物框选等。除此之外,分割是计算机视觉中非常男的一个任务,分为图像的语义分割及个体的分割。语义分割做的事情就是给了你一张图片之后,需要把构成图的不同的类别分割成一块一块独立的个体,并把它们准确地标记出来。而个体的分割相当于在检测任务上叠加了分割,比如图例中不仅要把狗分割出来,还要区分某个狗在哪个位置,把它的位置信息标记出来。这些便是目前比较主流和基础的数据标注任务。当然,伴随着人工智能行业的发展及对数据精度需求的不断提高,数据标注的任务早已经远远不止于此,并且还在不断增加新的内容。在这样的基础之下,培养数据标注专业性人才就变得格外重要。然而纵观目前数据标注行业的人才需求,现在的人才供给远远不能满足。AI优评作为专业的数据标注人才中心,联合国家职业资格培训鉴定实验基地统一核发的《人工智能技术服务-数据标注与审核》高新技术能力证书,为行业人才建立一个透明的行业标准,为行业发展做出自己的努力。

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