数据标注如何工作​​？

标注公司集成软件、流程和数据注释器来清理、构建和标记数据。这些训练数据成为机器学习模型的基础。这些标签允许分析师隔离数据集中的变量，这反过来又可以为 ML 模型选择最佳数据预测器。标签标识了用于模型训练的适当数据向量，然后模型学习做出最佳预测。

除了机器辅助，数据标注任务还需要“人在回路（HITL） ”的参与。HITL 利用人类“数据标注者”的判断来创建、训练、微调和测试 ML 模型。它们通过提供最适用于给定项目的模型数据集来帮助指导数据标注过程。

标记数据与未标记数据

计算机使用标记和未标记的数据来训练 ML 模型，但有什么区别？

标记数据用于监督学习，而未标记数据用于无监督学习。

标记数据更难获取和存储（即耗时且昂贵），而未标记数据更容易获取和存储。

标记数据可用于确定可操作的见解（例如预测任务），而未标记数据的用途则更为有限。无监督学习方法可以帮助发现新的数据集群，允许在标记时进行新的分类。

计算机还可以使用组合数据进行半监督学习，从而减少对手动标记数据的需求，同时提供大量带注释的数据集。