人类历史上几乎没有任何事物以如此疯狂的速度发展。 AI 及其所有相关领域、小工具和小饰品就是这样。 这绝对令人震惊。 如果从美国看到它的发展是惊人的，那么想象一下当我在南美洲阿根廷这个技术偏远地区看到它展开时，我的感受。 听我说。 科幻小说似乎已经占领了这个星球。 该死的，我的运气真差，这场工业革命并没有维多利亚时代的蒸汽朋克成分。 至少我会瞥见令我的眼睛和心灵愉悦的审美糖果。话又说回来，我们无法选择我们的工业革命如何展开（或者是这样吗？）。 我们可以走以下两条路中的任何一条：坐在路边盯着它看，就好像它是堪萨斯州早晨的龙卷风一样。 或者我们可以骑上马鞍，与这些残酷的新潮汐一起前行。 所以，我猜是“驾！”
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技术领域的新人： 数据注释
机器学习模型是 AI 的核心和灵魂，充满了巨大的数据集。 为了使这些数据集有用和适用，它们需要整理、组织、标记，甚至可能需要进行一些调整。 算法需要完善的数据集，这样它们才能反过来接收这些现在组织好的信息，以便从中学习，从而产生更准确的预测。
因此，Data Annotation 的实际过程涉及标记数据，使其不再令人困惑或误导。 机器学习模型使用带注释的数据从中学习，无论数据的格式或类型如何。 我们通过向原始数据添加标签、标记或元数据来“注释”数据。 例如，以下是一些可以和需要注释的元素：文本、图像、音频和视频。
如果没有正确注释的数据，高级机器学习模型就不可能解释和理解任何真实场景。 他们的算法依靠大量标记数据来正确识别模式，然后做出“有点明智”的决策。
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数据注释的类型
有几种类型的数据注释，每一种都对应特定类型的数据和应用。 每种类型的注释在训练机器学习模型执行语言翻译、对象检测和语音识别等任务方面都起着关键作用。 旁注： 我在亚洲的某个地方看到过 AI 真正的机器人折叠衣物，但我还没有完全感受到。例如，在训练模型识别图像中的对象时，注释者必须提供数千张图像，并带有指示每个对象是什么的标签。 这使模型能够学习区分不同对象的特征。 因此，此训练将帮助模型识别外推场景中的对象。
同样，对于基于文本的模型，注释者使用情感标签标记句子，以便模型能够理解和预测新数据中的这些情感。 其中一些标签可以是：积极、消极、中性或其他。
音频注释对于语音识别系统至关重要。 转录语音包括将口语转换为书面文本，这可以应用于虚拟助手和转录服务，仅举几例。 在同一区域中，可以根据发言者将说话人标识标签添加到音频的不同片段，这在会议转录等场景中非常有用。
自然语言处理 (NLP) 模型可以通过对语法和语法等语言特征的注释进行学习。 例如，用相应的词性（名词、动词、形容词等）标记单词有助于模型理解句子结构。 尤其是在英语这样的语言中。 在西班牙语中，它可能会有点棘手，因为例如，写诗时会使用所有的文学许可。
命名实体识别（NER）领域包括识别文本中的专有名称，例如人物、地点和组织。 这是聊天机器人和搜索引擎等应用程序的基本功能。
视频注释无疑需要一种多方面的方法，包括上述所有提到的技术。 例如，为自动驾驶汽车的视频添加注释可能涉及识别运动模式、标记每个帧中的对象以及转录语音或声音。 该模型需要理解视频中的上下文和交互，以便在实时场景中做出更安全的预测。
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人类数据注释者 = 沉默的超级英雄
截至今天，人类数据注释者是仔细标记数据的个人。 他们一丝不苟的工作是确保注释的高质量和准确性的基础。 错误或不正确的注释，肯定会像一个真正的“纸牌屋”一样摧毁模型。 AI 模型的健康和健壮程度不仅取决于其结构，还取决于其训练质量。
到目前为止，已经有几种专门设计的工具和软件可以完美地简化标注过程。 这些是标注者在日常任务中使用的工具。 注释者必须了解的主要方面是他们所处理的数据的特定上下文和目的。 原因很简单：他们的标签必然是准确和有意义的。 没有一个标签是理所当然的。 没有小任务。 每个细节都很重要。 正如你现在可能已经猜到的，这种无情的竞争使得这种工作相当耗时且紧张。 数据集 99.9% 是“大型数据集”。 在这个游戏中，没有什么容易的、小的或慢的。 注释者的精度直接影响基于此数据的算法的可靠性。
无数的培训课程等待着数据标注员，包括更新的工具、项目基础指南和示例数据的练习。 就要求而言，首先，对细节的近乎外科手术般的关注在这个职位上至关重要。 几乎完全了解手头的主题也是必须的。
尽管标注工具每天都在进步，截至今天（这里不做保证），人类标注者的角色似乎仍然是不可替代的。 有一些人类特质本质上是强大的，无法被AI模型复制。 作为人类，我们可以理解上下文，成功地消除令人困惑的场景的歧义，并以 AI 目前无法做到的方式应用个人和共同判断。 我们超能力的一个很好的例子是：人类注释者可以识别文本中的讽刺、讽刺或文化参考，而 AI 模型要准确识别则是一项巨大的挑战。
我们都会犯错误，即使是 AI 模型
遇到数据注释中的主要挑战之一：保持大型数据集的一致性和准确性。 与生活中的所有其他领域一样，人为错误和主观判断会产生不一致，进而使机器学习模型感到困惑。 因为他们没有自己的标准构建能力。
碰巧的是，AI 模型（甚至有助于注释过程）也可能包含错误。 真是难以理解！这些模型可能无法捕获细微的区别并错误地标记数据。 这会导致不准确之处，需要通过人工干预来纠正。 一些半自动工具现在可以预先标记数据，这使得人工标注者能够专注于审核、验证和改进。 AI 模型和人类能力的圣杯似乎在于结合双方的优点。 这将意味着查找更复杂的解决方案，将人类专业知识与机器效率相结合，以使数据标注更快更可靠。
数据注释确实是一个基础过程，它使增强有效机器学习模型的开发成为可能。 尽管目前 AI 可以协助此过程，但人类专业知识和监督对于帮助确保准确性和可靠性至关重要。
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