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时间：2023-03-03 09:58:30
作者：景联文科技
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访问机器学习训练数据对于提高 AI 准确性至关重要。 在机器学习中，数据标注是检测原始数据（即图像、视频、文本文件等）的过程，并进行标记。标签，即标签是为数据赋予意义和上下文的标识符。这就是帮助机器学习模型从中学习的原因。换句话说，数据标注是基于人工智能和机器学习原理为视觉感知模型创建训练数据的过程。
有许多方法可以构建和标记数据，可以让企业内部标注员团队处理您的项目或聘请第三方数据标注服务。具体选择哪种方法取决于项目规模、需要标注的数据集以及项目预算。如果您要外包标注服务，请确保聘请一个了解您所在行业的标注团队。
在大多数数据标注平台上，您可以创建训练数据、自动执行预定义类的标注以及查看现有标注。在其他一些平台上，您还可以训练、迭代、增强和部署 CV 模型。在选择过程中，您需要选择一个具有用户友好界面的平台。拥有功能丰富的软件是不够的，除非它提供的所有内容都可以在视觉上访问。
1、自动化功能： 该软件是否具有集成的自动化功能，可让您缩短标注时间。如果是这样，这些功能是什么？它们是否允许标签过程和质量保证的自动化？
2、丰富的工具集：查看编辑器及其包含的功能。大多数编辑器都包含一个边界框和多边形，用于勾勒图像上的对象。例如，检查它们是否有旋转框，以防您的数据包含需要该功能的图像。
3、预标注：询问平台是否具有预标注功能，以防您需要导入以前在其他工具上完成的标注。
用于训练机器学习模型的标记数据集是基本事实。因此，经过训练的模型的准确性将取决于数据集的标记程度。必须围绕有助于 ML 模型将数据组织成模式以获得所需结果的特征标记数据。用于标识这些特征的标签必须具有信息性和描述性，才能生成高质量的算法。
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