數據标簽質量問題一直是标注領域關注的主要話題，也許你在解決這個難題時會遵循大數據領域的觀點，那就是“垃圾進，垃圾出”

這樣說，是想讓每一位數據标注領域的從業者，明白人工智能和機器學習開發項目的訓練數據的基本規律，數據質量是人工智能的基礎，是重中之重，低質量的訓練數據集可能會導緻大量操作錯誤

例如，自動駕駛車輛的訓練數據是車輛能否在道路上運行的決定因素，提供低質量的訓練數據，人工智能模型很容易将人類誤認為是物體或反之。無論哪種方式，糟糕的訓練數據集都可能導緻高事故風險，這是自動駕駛汽車制造商在其項目中最不希望看到的

因此對于高質量的訓練數據，作為人工智能訓練師在做數據處理時一定會涉及到數據标注質量，那麼該如何确保質量問題呢？

明确數據标注質量控制的要求

自檢

交叉檢查

經理的審查

質量保證人員參與

明确客戶對數據标注質量控制的要求

高數據标注質量并不僅僅意味着最仔細标注的數據或最高質量的訓練數據，對于戰略數據标注項目，我們需要明确訓練數據集的要求。标注團隊負責人必須回答的問題是數據需要有多高質量

作為數據标注質量的供應商，我們總是問客戶的一件事是要求，“您希望我們的标注精度如何？”。通過回答這些問題，将為以後的整個項目制定一個基準

如何确保數據标注質量

請記住，人工智能和機器學習的實現非常廣泛，對于每個行業，都有數百個不同的項目，在不同類型的對象上工作，質量也不同要求

我們可以舉個簡單的例子，道路标注和醫療數據标注

對于道路标注來說，工作非常簡單，隻需要具備常識的标注人員就可以完成這項工作；對于這個标注項目，需要标注的數據集的數量可能會增加數百萬個視頻或圖片，并且标注者必須将生産力保持在可接受的質量水平

另一方面，醫學數據需要在醫學領域工作的具有特定知識的标注者，對于糖尿病視網膜病變，要求訓練有素的醫生根據照片對糖尿病視網膜病變的嚴重程度進行分級，以便将深度學習應用于這一特定領域

數據标簽質量 – 醫療用途

即使是訓練有素的醫生，也不是所有的标注都彼此一緻，為了獲得一緻的結果，一個标注團隊可能必須多次标注每個文件以最終得出相關性

這取決于給定數據的複雜程度以及客戶希望數據輸出的詳細程度。一旦澄清了這些事情，團隊負責人就可以為所需的結果分配資源，此後将定義度量标準和相關的質量保證流程

多層次質量保證過程

自檢

在此步驟中，要求标注者對自己的工作進行審查。通過自我評估，标注者現在有時間從項目開始回顧數據标注工具、标注和标簽

通常，标注者必須在時間和工作量方面承受很大的壓力，這可能會導緻他們的工作出現潛在的偏差。從自檢步驟開始的質量保證将是标注者放慢腳步并徹底了解他們的工作方式的時候了，通過承認錯誤和可能的偏差，标注者可以自己修複它們并在将來避免任何這些

交叉檢查

在一般的數據科學和特别是數據标注中，您可能聽說過“偏見”一詞。标注偏差是指标注者有自己的習慣來标記數據的情況，這可能導緻對提供的數據有偏見

在某些情況下，标注器偏差會影響模型性能。對于更健壯的 AI 和 ML 模型，我們必須采取一些有效的措施來消除有偏見的标注，而一種簡單的方法是交叉檢查

數據标簽質量 - 交叉檢查

通過在您的标注過程中進行交叉檢查，對整個工作的看法會有所不同，因此标注者可以識别同事工作中的錯誤和錯誤；同樣，有了這種不同的觀點，審閱者可以指出有偏見的标注，團隊領導可以采取進一步的行動。他們可以返工或進行另一輪評估，以查看标注是否真的有偏見

經理的審查

标注項目經理通常負責标注項目的日常監督。他們的主要任務包括選擇/管理勞動力以及确保數據質量和一緻性。

經理将接收來自客戶的數據采樣并處理所需的指标并為标注者進行培訓，一旦交叉檢查完成，經理可以随機檢查輸出，看看它們是否符合客戶的要求

在所有這些檢查之前，标注項目經理還必須為質量保證畫一條“基準線”，為确保一緻性和準确性，任何低于預定質量的工作都必須返工

質量保證人員參與

數據标注質量控制不能隻依賴标注團隊。事實上，專業和經驗豐富的質量保證人員的參與是必須的，為了确保您的标注工作的最高質量，質量保證人員團隊是必須的。他們将作為一個獨立的部門工作，在标注團隊之外，不受标注項目經理的管理

如何确保數據标注質量

除了以上的檢查外，還可以從這幾個方面來項目的開始之初來把控質量，分别可以從這幾個方面考慮

梳理标注數據類型

目前常見的數據的類型包括圖片、文字、音頻和視頻，對于不同類型的數據，标注方法不同，單價也各有差異

明确數據标注方向

對于不同行業，數據标注需求不同，常見的标注方向包括語義分割、3D點雲、文字轉寫、音頻轉寫、自然語義處理、目标追蹤

不同的方向，方式及需求不一樣，針對圖片類，常見标注為2D拉框、多邊形拉框，對于智能駕駛行業，可能标注方向更多為車道線、語義分割等

評估标注方式

對于較少量或簡單的圖片等形式，一般會選擇自行标注，常見的圖片标注工具如LabelImg，該工具可在Windows及Mac上安裝使用。但如果遇到大批量圖片标注，或音視頻數據标注，LabeIImg就無法滿足需求

标注數據審核

對标注數據質量把好關，如文件格式、标注貼合度、目标物體精準等。隻有将合格的數據輸送給業務部門，才能産生相應的價值

以上就是有關數據标注質量的相關分享，關于數據标注你還想知道什麼呢？

更多精彩资讯请关注tft每日頭條，我们将持续为您更新最新资讯!