构建一种像人类一样的AI或ML模型需要大量的训练数据。对于制定决策和采取行动的模型，必须接受培训以了解特定信息。数据注释是AI应用程序的数据分类和标记。培训数据必须适当地分类和注释特定用例。具有高质量的人力资源的数据注释，公司可以建立和改进AI实现。结果是增强的客户体验解决方案，如产品建议，相关搜索引擎结果，计算机视觉，语音识别，聊天乐队等。
数据有几种主要类型:文本、音频、图像和视频
文本诠释
最常用的数据类型是文本 - 根据2020年的AI和机器学习报告，70％的公司依赖文本。文本注释包括广泛的注释，如情感、意图和查询。
情绪注释
情绪分析评估态度，情感和意见，使有权培训数据很重要。为了获得数据，人类的注释经常可以利用，因为它们可以评估所有网络平台的情绪和适度内容，包括标记和报告亵渎，敏感或印度的关键字的能力，例如。
目的注释
随着人们更多地使用人机界面进行交流，机器必须能够理解自然语言和用户意图。多意图数据收集和分类可以将意图区分为关键类别，包括请求、命令、预订、推荐和确认。
语义注释
语义注释既改善了产品列表，又确保了客户能够找到他们想要的产品。这有助于将浏览器转变为买家。通过标记产品标题和搜索查询中的各种组件，语义注释服务有助于训练算法识别那些单独的部分，并提高整体搜索的相关性。
命名实体注释
命名实体识别（NER）系统需要大量的手动注释的培训数据。Appen等组织应用于各种用例中的名为实体注释功能，例如帮助电子商务客户端识别和标记一系列关键描述符，或协助社交媒体公司在标记人员，地方，公司，组织和标题等项目中的标记协助有针对性的广告内容。
现实世界用例：在多个市场中提高Microsoft Bing的搜索质量
微软的Bing搜索引擎需要大规模数据集，以不断提高其搜索结果的质量 - 以及对他们所服务的全球市场进行文化相关的结果。我们提供了超越期望的结果。除了提供项目和计划管理之外，我们提供了具有高质量数据集的新市场迅速发展的能力。（阅读此处的全案研究）
音频注释
音频注释是语音数据的转录和时间标记，包括特定语音和语调的转录，以及语言、方言和说话人的人口统计特征的识别。每个用例都是不同的，有些用例需要非常具体的方法:例如，在安全和紧急热线技术应用中，标记咄咄逼人的语音指示器和非语音声音(如打碎玻璃)。
真实世界用例:Dialpad的转录模型利用我们的平台进行音频转录和分类
拨号板改善与数据的对话。他们收集电话音频，用内部语音识别模型转录这些对话，并使用自然语言处理算法来理解每一次对话。他们利用这种一对一的谈话来确定每个销售代表——以及整个公司——做得好的地方和做得不好的地方，所有这些都是为了让每一个电话都成功。Dialpad与Appen的一个竞争对手合作了6个月，但在达到使他们的模型成功的精度阈值方面遇到了困难。仅仅花了几周的时间，Dialpad的改变就产生了结果，并创建了转录和NLP训练数据，他们需要这些数据来使他们的模型成功。(请按此阅读完整个案研究)
图像注释
图像注释对于广泛的应用至关重要，包括计算机视觉、机器人视觉、面部识别和依赖机器学习来解释图像的解决方案。要培训这些解决方案，必须以标识符、标题或关键字的形式为图像分配元数据。
从自动驾驶车辆和机器使用的计算机视觉系统，挑选和排序生产的机器，在自动识别医疗条件的医疗保健应用程序中，有许多需要高卷的注释图像的使用情况。图像注释通过有效地训练这些系统，提高精度和准确性。
真实世界用例:Adobe股票利用大量资产配置使客户满意
Adobe的旗舰产品之一是Adobe Stock，一种策划集合的高品质股票图像。图书馆本身令人惊叹的大：有超过2亿资产（包括超过1500万视频，3500万载体，1200万个编辑资产，1.4亿张照片，插图，模板和3D资产）。每个资产中的每一个都需要被发现。Appen提供了高度准确的培训数据，以创建一个模型，可以在亿毫秒的图像中曲面曲面，以及每天上传的数以百计的新图像。该培训数据权力可以帮助Adobe为其大量客户群提供最有价值的图像的模型。用户可以快速找到最有用的图像，而不是通过类似图像的页面滚动，而不是释放它们，开始创建强大的营销材料。（阅读此处的全案研究）
视频注释
人类注释的数据是成功机器学习的关键。人类比管理主观性，理解意图和应对歧义的计算机更好。例如，当确定搜索引擎结果是否相关，许多人需要达成共识。在培训计算机视觉或模式识别解决方案时，需要人类来识别和注释特定数据，例如概述包含图像中的树木或交通标志的所有像素。使用此结构化数据，机器可以学习在测试和生产中识别这些关系。
现实世界用例：HILE技术可以比以往更快地创建数据到微调地图
以创建精确到几厘米的三维地图为目标，HERE自80年代中期以来一直是该领域的创新者，为数百家企业和组织提供详细、精确和可操作的位置数据和见解。这里有一个雄心勃勃的目标，为数万公里的行驶道路标注地面真实数据，为他们的标识检测模型提供动力。然而，为了实现这一目标，将视频解析为图像是根本站不住脚的。我们的机器学习辅助视频对象跟踪解决方案为这一崇高的目标提供了完美的解决方案。这是因为它将人类智能与机器学习相结合，大大提高了视频注释的速度。(请按此阅读完整个案研究)
发生在你身上的事
在Appen，我们的数据注释经验超过20年。通过将我们的人工辅助方法与机器学习辅助相结合，我们为您提供所需的高质量培训数据。我们的文本注释，图像注释，音频注释和视频注释将为您提供安排部署AI和ML模型的信心。无论您的数据注释需求，我们的平台和托管服务团队都站在部署和维护您的AI和ML项目方面，为您提供帮助。
