机器学习模型利用训练数据集进行预测。并且，因此标记数据是使机器学习和解释信息的重要组成部分。准备了各种不同的数据。它们以图像、视频、音频和文本元素的形式被识别和标记，通常也作为标签。定义这些标签和分类标签通常包括人力。


机器学习模型属于有监督和无监督类别，根据机器学习算法挑选数据集并利用信息。用于机器学习或训练数据准备的数据标记包括数据标记、分类、标记、模型辅助标记和注释等任务。

机器学习模型训练

大多数有效的机器学习模型都使用监督学习，它使用一种算法将输入转换为输出。机器学习 (ML) 行业，例如面部识别、自动驾驶、无人机，需要监督学习。作为他们对标记数据的可靠性增加的一个原因。在监督学习中，有时，机器学习模型也可以用于预测损失减少。这种情况称为经验风险最小化。为了防止这种情况发生，数据标签和质量保证必须是强有力的。

在机器学习中，作为一种规范，使用了三种主要类型的数据集——维度、稀疏性和分辨率。并且数据结构也可能因业务问题而异。文本数据可以基于记录、图表和顺序等。人机交互使用标签来识别和标记数据中的预定义特征。如果 ML 模型需要预测准确的结果并开发合适的模型，则必须保持数据集的质量。例如，数据集中的标签可以识别图像中是否有猫或人等对象，并且还可以精确定位对象的形状。在称为“模型训练”的过程中，机器学习模型使用人工提供的标签来理解底层模式。因此，

机器学习中数据标签的用例

与计算机视觉、自然语言处理和语音识别有关的几个用例和 AI 任务，计算实例需要适当形式的数据标记。

1. 计算机视觉：要为计算机视觉系统生成训练数据集，您必须首先标记图像、像素或关键点，或者创建一个完全包围数字图像的边界框。一旦注释完成，就会生成一个训练数据集，并根据它训练 ML 模型。

2. 自然语言处理：要为自然语言处理创建训练数据集，您必须首先手动选择文本的关键部分或用特定标签标记文本。在训练数据集的文本中标记和对齐标签。情感分析、实体名称识别和光学字符识别或 OCR 均使用自然语言处理方法完成。

3. 音频注释：音频注释用于机器学习模型，这些模型使用结构化格式的声音，例如提取音频数据和标签。然后将 NLP 方法应用于标记的声音以解释和获取学习数据。

维护数据标签中的数据质量和准确性

通常，训练数据分为三种形式——训练集、验证集和测试集。这三种形式对于学习模型都是至关重要的。收集数据是整理原始数据和正确定义属性以标记它们的重要步骤。

机器学习数据集必须准确且高质量。准确性是指每条数据的标签与业务问题及其旨在解决的问题相比的准确性。同样重要的是用于标记或注释数据的工具。AI 平台数据标记服务 是为基于人工智能的程序开发可靠的 ML 模型的核心。

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