什麼是資料標註？

什麼是資料標註？

人工智慧（AI）的效能高度依賴於訓練所使用的資料品質。由於訓練資料的數量與品質將直接影響 AI 演算法的效果，因此在一個 AI 專案中，平均有高達 80% 的時間都會花在資料準備與標註流程上，並不令人意外。

AI 模型的建立往往從大量未標註的資料開始。資料標註是 AI 模型訓練前的重要準備工作。在機器學習（ML）領域中，資料標註指的是對資料樣本進行偵測與標記的過程，特別是對於進行監督式學習而言至關重要。透過標記，系統得以對輸入與輸出資料進行學習與對應，形成可被 AI 學習的參考依據。

完整的資料標註流程通常涵蓋資料整理、加標籤、分類、調整與處理等步驟。此外，你還需建立一套完善的流程，將未標註的資料轉換為可供模型學習的結構化訓練資料，使 AI 能夠理解樣本模式，並預測出正確的結果。

舉例來說，若要訓練一個臉部辨識模型，訓練資料可能需對人臉圖像中的眼睛、鼻子與嘴巴等特徵加以標註；若是用於語音情緒分析，例如辨識語氣中是否帶有諷刺，則需要為音訊檔案加上不同語氣變化的標籤。

如何取得標記後的資料？

為了讓 AI 模型能夠做出正確預測，資料標記的準確度至關重要。整個資料標記流程需經過多道程序來確保品質與正確性。

資料標記的常見方式

選擇適合的資料標記方式對組織而言相當關鍵，因為這個階段通常是整個 AI 專案中最耗時、最耗資源的部分。目前常見的標記方式包括：

駐點標記

利用企業內部現有的人力與資源來完成資料標記。這種方式雖然可以更好地掌控流程與成果，但成本較高、時間長，尤其在需自行招募並訓練標註人員時，會大幅增加投入。

外包協力

委託臨時的自由接案者進行資料標記。企業可以根據需求評估承包者的技能，不過對於整體工作流程的掌控會相對減少。

群眾外包（Crowdsourcing）

透過值得信賴的第三方數據合作夥伴來進行群眾標記，對於缺乏內部資源的企業來說，這是理想選擇。這些夥伴擁有熟練的標註團隊與專業知識，能快速處理大量資料，特別適合規模化導入 AI 的企業。

機器輔助標記

也可以透過機器自動化進行資料標記。當訓練數據需求量龐大時，建議採用機器學習（ML）輔助標註技術，可顯著提高效率，並支援如分類等自動化資料處理需求。

如何選擇最合適的方式？

選擇何種資料標記方式，需依據專案的複雜程度、內部人員的技術能力與預算狀況而定。理想的作法通常是靈活組合多種方法，以兼顧品質、效率與成本。

品質保證（Quality Assurance, QA）

品質保證（QA）是數據標註流程中常被忽略，卻極為關鍵的一環。若是由內部團隊進行數據準備，就必須落實品質檢查；若是與外部數據合作夥伴合作，則通常已有完善的 QA 機制。

為什麼 QA 這麼重要？數據標籤必須具備多項特性：內容需具資訊性、具獨特性且互不重複。同時，標籤也應如實反映其準確程度。例如，在自駕車影像標註中，必須正確標示所有行人、路牌與其他車輛，才能確保模型能順利運作。

訓練與測試

經過標註並通過品質檢查的數據，可用於訓練 AI 模型。接著，會使用一組新的未標註數據來進行測試，以評估模型預測的準確度。

依據模型的用途，對準確率的要求會有所不同。舉例來說，若模型是用來判讀放射線影像、判別感染狀況，準確度的要求就會遠高於用於辨識線上購物體驗中商品的模型，因為這關乎生命安全。也因此，需根據實際情境設定適當的信任門檻。

善用「人機協同」

在進行數據測試的過程中，應加入人工參與，提供實際情境下的監控與驗證。透過人機協同的方式，您可以：

• 檢查模型是否產生正確預測結果
• 辨識訓練數據中的缺口
• 回饋模型運作結果
• 當模型出現不可信或錯誤預測時，進行必要的再訓練

這種結合人力與機器的方式，有助於提升模型的整體效能與準確性。

規模化

建立具備彈性、可擴展的資料標註流程。隨著需求與應用情境的演進，您將需要持續優化與迭代這些流程。

Appen 數據標註專家：Meeta Dash

澳鹏仰賴我們的專家團隊，致力於提供最優質的數據標註平台。Meeta Dash 是我們的產品管理總監，同時也是福布斯科技委員會的專欄作者，近期更榮獲 VentureBeat 頒發的 AI 導師獎。她協助確保澳鹏的數據標註平台在提供準確標註服務方面超越業界標準。

她對於數據標註的三大洞見包括：

1. 成功的團隊通常從明確定義使用情境、目標角色與成功指標開始。這有助於釐清訓練數據的需求，確保涵蓋不同情境，並減少因缺乏多樣性數據集而導致的潛在偏誤。此外，在標註流程中納入多元背景的標註員，也有助於降低偏見的發生。
2. 數據偏誤非常常見，甚至超乎想像。真實世界的模型每天都會接觸到不斷變化的數據，而一個月前訓練好的模型可能早已無法照預期運作。因此，建立一個具擴展性、自動化的訓練數據流程並持續以新資訊進行模型訓練，是極為關鍵的一步。
3. 安全與隱私問題應該主動處理，而非事後彌補。若要訓練高效能模型，應盡可能避開使用不必要的敏感資料。進行涉及敏感數據的標註專案時，請務必選擇具備安全防護、企業級標準的數據標註平台，並由受過專業訓練、能處理敏感資訊的標註員進行作業。

我們能為您做些什麼

Appen 提供 AI 訓練資料標註服務，協助大幅提升機器學習的準確性。作為該領域的全球領導品牌，我們能迅速提供大量高品質、多樣化的資料資源，涵蓋圖像、影像、語音、音訊與文本等資料類型，滿足您各式各樣的 AI 專案需求。

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