从垃圾邮件过滤到个性化的聊天机器人体验，人工智能创新正日益成为我们日常生活中的一部分。大多数还没有部署人工智能的公司，都在考虑如何在其内部和外部流程中采用人工智能和机器学习工具。 在接触人工智能和机器学习前，很多人都不知道，除了向外部购买功能强大、即买即用的算法，以用于特定应用场景和数据外，他们还有其他选择。AI算法或机器学习模型使用前，必须要经过训练，以适用于您的用例。而训练模型，需要训练数据。您不仅需要数据，还需要高质量的经标注数据，而不是少量的数据单元。 这时，数据标注工具就可以发挥作用。数据标注工具可以快速高效地标注大量数据，使数据可以适用于训练AI模型。对公司来说，适合的数据标注工具至关重要，因为这样可以避免浪费时间和金钱。
数据标注对公司的重要性
数据标注是训练和使用机器学习及人工智能的关键步骤。如果缺乏准确的数据标注和高质量的训练数据，您的AI项目则无法良好运行。如想在公司成功实施AI，您需要标注准确的优质训练数据。
什么是数据标注？
数据标注即采集需用于训练AI算法的数据并正确标注每条数据的过程。如果数据采集和标注不当，您的数据则毫无用处，无法成为训练数据。
什么是训练数据？
训练数据是标注过的成品数据，可以用于教AI模型或机器学习算法如何正确判断数据。对任何AI模型或项目来说，高质量、标注正确的数据是成功的关键。如果训练数据质量低，算法产出的结果将低于预期。
什么是数据标注软件？
数据标注软件是一种工具，可以用来查找原始数据，并标注用于训练机器学习模型的数据。数据标注软件使用的原始数据包括文本、音频、图像和视频文件等。 在学习如何解释数据的过程中，机器学习模型必须受到监督。因此，拥有正确标注的高质量数据至关重要。优秀的数据标注软件比人工标注数据更高效、更准确。
数据标注平台或软件的功能：如何评估
数据标注平台或软件程序是一种工具，可以用来采集和标注数据，以用于训练AI或机器学习算法。关于采集和标注训练数据，市场上有许多不同的产品和解决方案，关键是找到适合您公司的工具。 在评估工具的过程中，您肯定希望能够找到一款用户友好的工具，让公司可以轻松采集和标注的工具，从而继续推进AI和机器学习项目。以下是您在评估数据标注解决方案过程中需要评估的方面。
质量保证（QA）
如果您希望AI或机器学习算法和工具能够良好运行，您就需要准备高质量的数据。否则，您就会陷入“garbage in and garbage out”的困境。 在评估数据标注解决方案过程中，您希望寻找能够保证其数据标注准确性的软件或公司。这时，您需要了解清楚他们的质量保证政策，以及他们如何确保数据标注的准确性。 此外，在评估数据标注的质量保证时，还需要注意人机协同情况。虽然一些数据标注可以在没有人工干预的情况下完成，但并不代表就无需人工QA检查。如果工具没有提供熟练数据标注员的人工QA服务，您需要寻找其他工具。
易于使用的管理系统
在挑选数据标注工具或软件时，您需要评估项目管理系统。您需要监督和管理项目进展、工作人员效率、质量保证检查以及标注工作流。您需要找到一个数据标注解决方案，其提供的项目管理系统可以与您当前的工作流和工具生态系统无缝集成。
与公司匹配的扩展能力
您可能先从一个小型AI或机器学习项目开始尝试，以了解项目对公司是否有帮助。如果您发现项目非常成功，您会希望能够扩大数据收集和标注规模。优秀的数据标注解决方案可以与公司扩展和成长保持同步。
最高水平的隐私安全保护
在处理大量数据时，首先要关注的是这些数据的安全隐私问题。无论您在处理的是敏感数据还是易于获得的数据，您都希望采用一个将数据安全隐私问题置于首位的数据标注解决方案。
随时可用的支持服务
在使用任何新的解决方案或软件的初始阶段，都需要经历一个学习过程。而且，在这个过程中，您肯定会遇到一些问题。您希望可以联系支持团队或客服，以帮助您解决正面临的问题。在选择数据标注工具之前，一定要先了解清楚他们的技术支持政策，尽可能减少对您工作流程的干扰。
依照您的时间安排获取数据
在购买任何数据标注解决方案前，确定这些方案能否按照您的时间表工作。您希望能够根据自己的工作时间，获得高质量的、标注正确的数据。
基于使用场景去选择合作伙伴
在评估数据标注工具时，还需要考虑自己需要标注的数据类型，以及要如何使用这些数据。数据类型不同，使用的数据标注工具也会不同，比如文本、图像或视频等。如果您需要的数据不在他们的专业或细分领域内，您需要评估他们能否满足您的数据要求，这一点非常重要。在准确标注各类数据的过程中，您会遇到不同的挑战。 使用上述指标评估不同的数据标注工具和解决方案，您可以找到适合您的数据标注工具去解决公司面临的问题。