数据标注的重要性

数据标注可以由标注员通过人在环或任何自动化机器来完成，以加快标注过程。

最佳实践：

1. 创建黄金标准- 在数据标签领域，数据科学家或专家被认为是黄金标准，他们以最高的灵敏度和准确性标注原始数据。他们的标签被认为是我们团队标注的参考点，可以用作筛选标注候选者的答案。

2. 不要使用太多标签- 将数据集划分为大量类可能会使标注数据集更加混乱。此外，需要分析更多特征以区分更多标签。例如，标注者将数据点标注为“非常昂贵”、“昂贵”、“便宜”等类别成为一个争论的问题。

3. 使用多通道- 这涉及由许多标注器标注数据点。这样做是为了使标签决策保持一致并提高数据的整体质量。虽然它很耗时并增加了资源使用，但它用于在团队内部建立共识。

4. 创建一个审查系统- 应该审查完成的数据标签，以减少其他人或通过实施自我改进检查的任何错误机会。任何标注者的主要收获是了解其改进领域、准确性水平以及需要什么样的培训来改进工作。

现在，让我们探索在哪里可以找到我们的数据科学和深度学习项目的相关数据。

找到高质量训练数据集的 3种方法

无论您是在为您的业务寻找高质量的数据，还是想要构建您的第一个计算机视觉模型，高质量的数据集都是至关重要的。

自有数据

例如，如果我们正在开发一个旨在响应学生问题的聊天机器人，而不是使用自然语言处理数据集，如果日志和消息被保留，我们可以尝试从主管和学生的对话中提取数据。

使用数据增强

在某些情况下，我们可能无法收集满足我们需求的数据。

相反，我们可以做的是重新利用数据来扩大数据集。数据增强意味着对原始数据应用不同的转换来生成适合我们情况的新数据。对于图像数据，可以通过简单的操作（如旋转、颜色变化、亮度等）来增加训练数据的大小。

高质量的训练数据：关键要点

最后，让我们回顾一下您在我们的高质量训练数据基本指南中学到的所有内容：

· 训练数据是指我们用来训练机器学习算法的数据。

· 您的模型的准确性取决于您使用的数据——任何数据工程师的大部分时间都用于准备高质量的训练数据。

· 监督学习使用标注数据，而无监督学习使用原始的、未标注的数据。

· 您需要用于训练和验证的高质量数据集，以及用于测试的单独的原始数据集。

· 黄金集是一组精确标注的图像，这些图像准确地代表了完美的基本事实的样子。

· 您需要大量的训练数据来表示场景中的每个合理案例，至少需要 1,000 个数据样本才能获得高质量的结果。

· 质量训练数据的4个特征归结为相关内容、一致性、统一性和全面性。

· 您正在使用的数据清理、数据标注和标注工具在确保您的最终模型能够可靠地应用于实际条件方面发挥着关键作用。