尽管AI故事风靡一时，但对数据叙述的讨论却不那么突出

当然数据可能不像自动化系统那样性感，自动化系统可以比人类更快地学习和处理信息，但同样重要。别误会，我们都知道AI需要大量数据才能不断学习和识别人类无法做到的模式，毕竟处理这些信息并做出即时决策的能力使AI成为依赖大量数据的行业的游戏规则改变者，但是真正的故事不是关于推动AI革命的算法，而是关于为这些系统提供动力的数据质量。企业在开发AI策略时真正需要的是集成，清理链接和补充其数据，以便为构建和训练其机器学习算法提供准确的基础，对于许多组织而言，这使AI变得困难甚至不可能。

公司需要将AI和机器学习视为驱动他们想要完成的惊人事物的引擎

但是像每个引擎一样，它需要正确的燃料才能正常运转输入数据注释，数据注释（也称为数据标签）对于确保AI和机器学习项目可以扩展至关重要，它提供了用于训练机器学习模型的初始设置，其中包含需要了解的知识以及如何区分各种输入以得出准确的输出。

数据注释形式有很多不同类型，具体取决于数据的格式形式

其范围可以从图像和视频注释，文本分类语义注释和内容分类，人们需要识别和注释特定数据，以便机器可以学习识别和分类信息，没有这些标签机器学习算法将很难计算必要的属性，所有这一切的不幸现实是，它仍然是一个非常手工的过程，需要人工。尽管用于注释的工具变得越来越好，但设计不良的工具与直观的工具之间的差异使注释的生产率产生了显着差异，根据一些估计，目前AI项目时间的80％用于数据准备，但是即使是很小的数据错误也可能造成灾难性的后果，在这个领域人类实际上在机器上站了起来，我们在管理主观性，理解意图和应对歧义方面比计算机要好得多-所有这些都是数据注释的重要因素。

无论采用何种形式，构建AI模型以解决它们的绝大多数问题都可以满足以下注释任务中的一项（或多项）的要求：

排序：文本或时间序列，从中开始（左边界），结束（右边界）和标签，（例如，在文本中识别一个人的名字，识别一个讨论合同中处罚的段落）

分类：二进制类别，多个类别，一个标签，多个标签，平面或分层，耳科（例如，根据BISAC本体分类一本书，将图像分类为具有攻击性或无攻击性）

细分：查找段落拆分，查找图像中的对象，查找说话者之间，主题之间的过渡等（例如，发现图片中的对象和人物，在新闻广播中查找主题之间的过渡）

映射：语言到语言，全文到摘要，问题要回答，原始数据到规范化数据（例如，从法语翻译为英语，将日期从自由文本规范化为标准格式）

通常，复杂的问题可以按顺序或任务组合来解决。例如，当您使用面部识别功能解锁手机时，机器学习将用于识别您的鼻子和眼睛（分段）并归类为您或不属于您（归类）。想想当您与Alexa或Siri交谈时，机器学习用于将语音映射到单词（映射），识别诸如指令，歌曲名称等序列（序列）以及播放音乐，讲述天气等（分类）。

归根结底，即使没有正确的数据，即使是技术的算法也无法解决或解决问题，我们知道访问数据非常有价值，但是始终如一地大规模访问具有可学习的“信号”的数据访问是当今的竞争优势，这就是数据注释的力量。

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