数据标注的五大功能

　　标注工具对于标注过程的整体有效性至关重要。它们有助于提高速度和生产质量，但它们也有助于企业管理和安全。

　　1. 数据集管理：

　　由于各种工具以多种方式保存标注输出，因此您必须确保该工具能够满足您团队的输出需求。此外，由于数据的存储位置，您必须验证支持文件存储目标。

　　开发数据集管理时要考虑的另一个因素是该工具的共享和连接能力。特别是标注和 AI 数据处理有时是使用离岸组织完成的，需要快速访问和连接到数据集。

　　2.标注方法：

　　将标签应用于数据的技术和功能被称为数据标注工具的重要方面。根据您当前和预计的未来需求，您可能希望专注于专家或使用更全面的平台。

　　构建和管理词汇表或指南，例如标签图、类、属性和特定的标注类别，是数据标注工具提供的典型标注功能。

　　此外，自动化或自动标记是许多数据标注技术中的新功能。许多 AI 驱动的解决方案将帮助您的标注者提高他们的标记能力，甚至无需人工干预即可自动标注您的数据。

　　一些技术可以从人类标注者的活动中学习，以提高自动标记的可靠性。如果您使用预标注来标记照片，则数据标记团队可以决定是放大还是消除边界框。自动化标注可以缩短需要它的团队的过程。即使使用自动标注，也总会存在异常、边缘情况和错误。因此，在质量控制和异常管理中采用人在环方法是至关重要的。

　　3. 数据质量控制：

　　数据的质量决定了机器学习和 AI 模型的有效性。而且，数据标注工具可以协助质量控制 (QC) 和验证。希望该工具将 QC 作为标注过程的一部分。

　　例如，在标注期间提供实时反馈和启动问题跟踪至关重要。此外，这可以协助工作流程程序，例如标签协议。

　　许多技术将包括质量仪表板，以帮助管理人员查看和跟踪质量问题。此外，一些标注工具将具有将 QC 职责分配回主标注团队或专门的 QC 团队的功能。

　　4. 劳动力管理：

　　每个数据标注工具，即使是那些具有基于 AI 的自动化功能的工具，都旨在供人类劳动力使用。如前所述，人们仍然需要处理异常和质量保证。

　　因此，领先的系统将包括员工管理功能，例如跟踪每项任务或子任务所花费时间的工作分配和绩效统计。

　　5. 安全：

　　在标注敏感的个人信息或宝贵的知识产权时，您希望确保数据的安全性。工具应该限制标注者访问尚未分配给她的数据并限制数据下载。数据标注工具可以根据其安装提供安全的文件访问，无论是在云中还是在本地。

　　选择标注工具似乎是一件简单的工作，也许是因为市场上有很多选择。但是，无论有多少标注工具可用，您的公司仍然会增加选择错误工具的机会。为避免这种情况，您必须了解选择正确标注工具的原则，以及该工具如何影响安全性、人力资源管理、数据质量控制、标注方法和数据集管理。