資料註解(data annotation)和標記(labeling)的區別

多年來，公司一直在機器學習方面投入巨資。事實上，機器學習是人工智慧領域最活躍的研究領域之一。機器學習領域研究的主要目標是創造出智慧的、具有自我意識的機器或計算機，這些機器或計算機能夠複製人類的認知技能，並自行獲取知識。因此，充分理解人類的學習，以便在機器中重現學習行為的各個方面，本身就是一項有價值的科學。每天，人類都在教計算機解決許多新的、令人興奮的問題，比如播放你最喜歡的播放列表，顯示你最近的餐...

但仍有許多事情是計算機無法做到的，特別是在理解人類行為的背景下。統計方法已被證明是解決這些問題的有效手段，但如果為演算法提供指向資料集中相關和有意義內容的指標，而不是大量資料，機器學習技術的效果會更好。在自然語言處理的上下文中，這些指標通常以註釋的形式出現，註釋是一種以不同格式標記可用資料的藝術。資料註釋和標記是機器學習的兩個基本元素，幫助機器識別影象、文字和影片。

什麼是資料註解(data annotation)？

僅僅向計算機提供大量資料並期望它學會說話是不夠的。資料的收集和呈現方式必須使計算機能夠很容易地從資料中識別模式和推斷。這通常是透過向一組資料中新增相關的後設資料來實現的。任何用於標記資料集元素的後設資料標記都稱為輸入上的註釋。因此，在機器學習中，資料必須被註釋，或者簡單地說，標記，這樣系統就可以很容易地識別它。但是，為了有效地學習演算法，資料的標註必須準確，並且與計算機的任務相關。簡單地說，資料註釋是一種標記資料的技術，以便機器能夠理解和記憶輸入的資料。

什麼是資料標簽(data labeling)？

資料有許多不同的形式，如文字、影象、音訊和影片。為了豐富資料，使機器能夠透過機器學習演算法識別資料，需要對資料進行標記。顧名思義，資料標註是識別原始資料的過程，以便為不同型別的資料附加意義，從而訓練機器學習模型。當資料被標記時，它被用來訓練高階演算法來識別未來的模式。標記基本上是對資料進行標記或新增後設資料，使其更有意義和資訊性，以便機器能夠理解並從中學習。例如，標簽可以指示影象包含人或動物，或者音訊檔案使用哪種語言，或者確定在影片中執行的動作的型別。

資料標註與標註的區別

意思

–資料標記和註釋是經常互換使用的術語，用於表示以多種不同格式標記或標記可用資料的過程。資料註釋基本上是一種標記資料的技術，這樣機器就可以使用機器學習演算法來理解和記憶輸入資料。資料標註，又稱資料標註，是指對不同型別的資料賦予一定的意義，以訓練機器學習模型。標記從一組資料中標識單個實體。

目的

–標記是有監督機器學習的基石，各個行業仍然嚴重依賴於手動註釋和標記其資料。標簽用於識別NLP演算法的資料集特徵，而資料註釋可用於基於視覺的感知模型。標記比註釋更複雜。註釋有助於透過計算機視覺識別相關資料，而標簽則用於訓練高階演算法以識別未來的模式。這兩個過程都需要絕對準確地完成，以確保從資料中得出有意義的東西，從而開發出基於NLP的人工智慧模型。

應用

–資料註釋是為計算機視覺建立訓練資料的基本元素。帶註釋的資料是訓練機器學習演算法所必需的，以便像我們人類所看到的那樣看待世界。這個想法是讓機器足夠聰明，可以像人類一樣學習、行動和行為，但這種智慧從何而來？答案是大量的資料。註釋是有監督機器學習中用來訓練資料集的過程，幫助機器理解和識別輸入資料並做出相應的動作。標簽用於識別資料中的關鍵特徵，同時最大限度地減少人類參與。真實世界的用例包括NLP、音訊和影片處理、計算機視覺等。

資料標註與資料標註：比較圖

總結

註釋是有監督機器學習中用來訓練資料集的過程，幫助機器理解和識別輸入資料並做出相應的動作。標簽用於識別資料中的關鍵特徵，同時最大限度地減少人類參與。標記是有監督機器學習的基石，各個行業仍然嚴重依賴於手工註釋和標記資料。因為不好的標記可能會導致AI受損，所以必須準確地進行標記或註釋，以便它們可以用於AI應用程式。