标注数据类型及对应的监督学习方案

最新推荐文章于 2025-08-02 00:32:41 发布
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本文探讨了在不同数据标注条件下，如大量准确标注数据、少量准确标注数据等场景下的人工智能算法训练策略。涵盖了监督学习、数据增强、迁移学习等多种方法，并详细介绍了图像数据增强技巧、逆离散化策略及半监督、无监督学习的应用。

文章目录

具有大量准确标注数据

具有大量准确标注数据时，优先使用监督学习的解决方案。
实际工作中，待测数据可能已知，也可能未知，其监督学习方法可以有所不同。

训练
预测
特征工程
训练
训练
预测
待测数据未知
标注数据
有监督学习模型
未知数据
待测数据已知
未标注数据+标注数据
特征
有监督学习模型
标注数据
未标注数据

具有小量准确标注数据

基于规则的数据增强

基于规则生成
训练
预测
未标注数据
非人工的标注数据
混合标注数据
标注数据
模型
未标注数据+未知数据

筛选高概率的数据增强

训练
筛选高概率
训练
预测
标注数据
模型1
非人工的标注数据
混合标注数据
标注数据
模型2
未标注数据+未知数据

图像数据增强

缩放、旋转、翻转、位移、裁剪…

逆离散化or上采样

均匀逆离散化、随机逆离散化、偏态逆离散化、线性插值…

迁移学习

训练
训练
预测
外部标注数据
模型1
少量内部标注数据
模型2
组合模型
未标注数据

数据含有标注，但与业务需求不完全相符

标注粒度过粗

例如，已有标签是【经济、体育】，业务需求则是【股票、债券、基金、足球、篮球、网球】。

标注元数不同

标注数据为一元多标签，业务需求是多元多标签

例如，已有标注是每篇文章只有一个主题【汽车、手机、娱乐】，业务场景是一篇文章可能同时含有【娱乐】和【手机】两个主题。

标注数据含噪音

原因：
标注人员不够专业导致误判
标注人员疲劳或注意力分散导致随机错误
众包标注
…

无标注数据

半监督学习方案

规则生成
训练
预测
未标注数据
非人工的标注数据
模型
未标注数据

无监督学习方案

聚类算法
TFIDF
词向量
主题模型
线性判别式分析
…

文本数据

结构化文本数据

具有严格的格式

规则的表格数据

非结构化文本数据

自由文本，没有严格的格式

小说、新闻、散文…

半结构化文本数据

介于结构化和非结构化之间
文本简短，含有大量单词或词组
同类的半结构化文本格式相似
有些是不规则表格，可以借助分隔符或边界

XML文档、JSON文档…
日志、简历、发票、处方单、体检表、化验单…

自监督学习：利用海量无标注行车数据
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
11-01 14万+
自监督学习：利用海量无标注行车数据 ，人工智能，计算机视觉，大模型，AI，本文围绕自监督学习在海量无标注行车数据中的应用展开，介绍了自监督学习的定义，及其与有监督、无监督学习的区别，分析了无标注行车数据量大、类型多、含噪声等特点，阐述了pretext任务设计等核心技术、处理流程，给出图像旋转预测任务的代码示例，还涉及应用场景、面临的挑战、提升方法及未来趋势，展现了自监督学习在智能驾驶领域的重要价值与发展潜力。
一文搞懂数据标注
女王の专属领地
08-21 8843
数据标注即通过分类、画框、标注、注释等，对图片、语音、文本等数据进行处理，标记对象的特征，以作为机器学习基础素材的过程。简言之，就是需要给数据做好标注，这样机器就能知道学习哪些内容。
数据标注是什么，如何高效完成数据标注？
ICEBERG_DATA的博客
09-16 4812
尽管人工智能有着悠久的历史，但是直到近些年它才被大众所熟知。任何一个行业都有可能从人工智能中受益，它能够实现业务流程和预测分析自动化，这对于现代企业的生产至关重要。然而，即使人工智能和被企业广泛应用，但是对于它的流程和基本步骤并不了解。规划AI项目需要注意哪些问题？怎样寻找合适的团队帮助您完成AI项目？在人工智能中，提到的数据标注是什么，如何高效完成数据标注项目？本文将为您详细介绍。
人工智能大模型时代，八种常见的“数据标注”方法
xiangxueerfei的博客
06-03 6755
数据标注（Data Annotations）是指对收集到的、未处理的原始数据或初级数据，包括语音、图片、文本、视频等类型的数据进行加工处理，并转换为机器可识别信息的过程。矩形框标注是一种对目标对象进行目标检测框标注的简单处理方式，常用于标注自动驾驶下的人、车、物等。多边形标注是指在静态图片中，使用多边形框，标注出不规则的目标物体，相对于矩形框标注，多边形标注能够更精准地框定目标，同时对于不规则物体，也更具针对性。
【数字经济】大数据标注系统设计方案
方案星的博客
04-29 1522
大数据标注系统旨在为海量数据提供高效、准确的标注服务，支持多种数据类型（如图像、文本、音频、视频等）的标注需求。系统通过集成自动化标注工具、人工标注平台以及质量控制模块，实现从数据导入、标注任务分配、标注执行到结果审核的全流程管理。系统设计采用分布式架构，支持高并发处理和大规模数据存储，确保系统在高负载情况下的稳定性和可扩展性。系统的核心功能模块包括数据管理、任务管理、标注工具、质量控制、用户管理和系统监控。数据管理模块负责数据的导入、存储和预处理，支持多种数据格式的解析和转换。
有监督学习
TxyITxs的博客
06-30 1368
有监督学习 利用一组带有标签的数据，学习从输入到输出的映射，然后将这种映射关系应用到未知数据上，达到分类或回归的目的。 分类：当输出为离散的，学习任务为分类任务。 回归：当输出为连续的，学习任务为回归任务。 训练集：用来训练的已标注的数据，用来建立模型，发现规律。 测试集：已标注的数据，通常隐藏标记，输送给以训练的模型，通过结果与真实标记对比，评估模型的学习能力。 训练集/测试集...
【监督学习应用】分类、标注和回归——笔记
weixin_43951831的博客
04-18 1065
学习 一个系统能够通过执行某个过程改进它的性能，这就是学习 监督学习 supervised learning 指从标注数据中学习预测模型。 标注数据表示输入输出的对应关系，预测模型对给定的输入产生相应的输出。监督学习的实质是学习输入到输出的映射的统计规律。 监督学习的应用主要在三个方面：分类、标注和回归 分类 监督学习从数据中学习一个分类模型或分类决策函数，称为分类器（...
大数据-194 数据挖掘 机器学习理论 有监督、无监督、半监督、强化学习
永远好奇 无限进步
10-28 4906
从上图我们看出，对于复杂的数据，低阶多项式往往是欠拟合的状态，而高阶多项式则过分捕捉噪声数据的分布规律，而噪声数据之所以称为噪声，是因为其分布毫无规律可言，或者其分布毫无价值，因此就算高阶多项式在当前训练集上拟合度很高，但其捕捉到无用规律无法推广到新的数据集上，因此该模型在测试数据集上执行过程将会有很大误差，即模型训练误差很小，但泛化的误差会很大。机器学习是一种基于数据的学习方法，它依赖于大规模数据的分析，通过算法构建模型，使机器能够从数据中学习经验，进行预测、分类、聚类等操作，而无需人工明确设定规则。
电商知识图谱数据标注：为机器学习提供训练数据
AI天才研究院
05-01 1125
1. 背景介绍 随着电子商务的蓬勃发展，商品信息和用户行为数据呈爆炸式增长。如何从海量数据中提取有价值的知识，理解用户需求，优化商品推荐，提升用户体验，成为电商平台面临的重大挑战。知识图谱作为一种语义网络，能够有效地组织和表示知识，为智能电商应用提供了强大的支持。然而，构建高质量的电商知识图谱需要大量的标注数据作为支撑。本文将深入探讨电商知识图谱数据
医疗AI诊断系统标注效率提升：主动学习+弱监督的架构方案（附工具）
最新发布
小白菜的博客
08-02 1022
医疗AI的核心是数据标注——没有高质量的标注数据，再先进的模型也只是“无米之炊”。专业标注者（医生）资源稀缺：全国注册医生仅400万，其中能做影像标注的不足10%；标注成本高：单张胸部CT的精准标注需20-50元，10万张就是200-500万元；标注周期长：排队等医生标注可能需要数周甚至数月；标注一致性差：不同医生对“磨玻璃影”“微结节”的判断分歧率可达30%。本文将拆解一套**“主动学习+弱监督”的标注效率提升架构**，用“学生问老师题”“用教材目录学重点”的生活化比喻讲清核心逻辑，结合。
景联文科技：数据标注行业现状及解决方案
weixin_55551028的博客
05-24 2620
近年来，⼈⼯智能快速兴起，AI已迅速地进⼊我们⽣活中。在⼈⼯智能应⽤场景不断增加的背景下，作为⼈⼯智能的上游基础⾏业，数据标注发展迅速。目前人工智能商业化在算力、算法和技术方面基本达到了阶段性成熟，想要更加落地，解决行业具体痛点，需要大量经过标注处理的相关数据做算法训练支撑，可以说数据决定了AI的落地程度。 艾瑞咨询发布的行业白皮书显示，预计2025年市场规模将突破113亿元，行业年复合增长率达23.5%。然而，数据标注行业在蓬勃发展的背后也面临着许多困难的局面。 数据标注行业现状 2、对
02_01 python机器学习_第二章监督学习_监督学习概念&数据样本
辛欣的博客
05-17 525
第二章学习内容整理_监督学习_简单概念&数据样本介绍 01 概念部分 01_001 监督学习分类 监督学习分为两类: 分类 classsification 一般解决判断某种类型 有点像选择题, 选项给好了,找出选项就行 回归 regression 一般解决预测问题, 通过一段连续的数据预测接下数据的某种可能性, 比如天气预报,彩票投注 01_002 常用名词解释 泛化 过拟合 欠拟合 泛化我理解就是一滴墨水滴到纸上后,能扩大到整个纸的多少. 纸就想到于数据,墨水好比算法. 算法不能太具体也不能
数据标注的流程
Da_Zhuang的博客
12-27 7161
在当今科技飞速发展的时代，人工智能已然成为各个领域的热门话题，从智能语音助手到自动驾驶汽车，从医疗影像诊断到智能家居控制，它的身影无处不在。然而，你是否曾想过，人工智能这些令人惊叹的能力背后，离不开一项至关重要的基础工作——数据标注。接下来，让我们一同深入探寻数据标注的奥秘。
监督学习-标记编码处理
u013592687的博客
10-22 615
对于训练数据上的label，有的可能是单词有的可能数字，若为单词我们需要转化为数字，以便算法更好的进行操作处理 例如：对于汽车数据的标记class为{ "奥迪","宝马","马自达","本田"} 则有 input_class = { "奥迪","宝马","马自达","本田"} 完整Demo： from sklearn import p
监督学习的三类问题-分类问题,标注问题,回归问题
fanwu72的专栏
03-23 1625
分类问题 输出为有限个离散值的监督学习，输入可以是连续或者离散的。二类分类和多类分类。 二类分类的四种情况 （T/F表示预测结果是否正确，P/N表示预测结果的值） TP - 将正类预测为正类 TN - 将负类预测为负类 FP - 将负类预测为正类 FN - 将正类预测为负类 精确率、召回率和F1 精确率: 预测正确的正类与预测结果为正类的比例 precision = TP / (TP + FP) 召回率：预测正确的正类与实际的正类的比例 recall = TP / (TP..
第一章：监督学习（分类问题、标注问题、回归问题）
Q_ym006的博客
06-23 490
根据输入和输出变量的不同类型可以对监督学习进行分类当输出变量为有限个离散变量时 分类问题的评价指标分类准确率： 对于给定的测试数据集，分类器正确分类的样本数与总样本数之比。 rtest =1N′∑i′=1N′I(yi′=f^(xi′)) r_{\text {test }}=\frac{1}{N^{\prime}} \sum_{i^{\prime}=1}^{N^{\prime}} I\left(y_{i^{\prime}}=\hat{f}\left(x_{i^{\prime}}\right)\right) r
详解数据标注的种类
weixin_33910460的博客
01-24 4408
在我之前的文章中已经介绍过了，什么是人工智能下的数据标注，并简单介绍了数据标注的类别及其应用，下面我将详细介绍一下数据标注的种类让大家对数据标注有一个更深入的了解。 一、 图像类 矩形拉框：这个在数据标注中属于2D拉框，通常需要拉一个矩形框贴合框选出待检测物体（人，动物，汽车等等）。框选出待检测物体之后还需要对所选框添加一个或多个标签进行注明，以人为例的话可能需要注明人的性别、年龄、衣着等...
数据标注全攻略：提升AI模型性能的关键步骤
领码SPARK - 以无代码之星火，燎原数字之未来！
01-18 4001
数据标注是人工智能和机器学习领域中不可或缺的一环，它直接影响到模型的性能和准确性。本文将深入探讨数据标注的不同方法、最佳实践以及如何有效实施这些策略。
1.8 监督学习应用
qq_40787900的博客
08-23 2352
监督学习应用
强监督学习数据标注
03-19
<think>好的，我现在要处理用户关于强监督学习中数据标注方法、工具和流程的询问。首先，我需要明确用户的需求。他们可能正在开展一个机器学习项目，需要了解如何正确标注数据，以确保模型训练的有效性。接下来，我要回顾提供的引用内容，提取相关信息来构建回答。 根据引用1，数据标注的流程包括明确目的、制定计划、选择人员、培训、质量控制等步骤。引用2强调了标注质量的重要性，而引用3详细说明了数据标注的类型和意义，比如图像、文本、语音和视频标注。引用4则提到文本数据标注作为监督学习的过程，涉及模型学习预测标记序列。 首先，我需要定义强监督学习的数据标注特点，强调其需要精确和大量标注数据。然后，按照流程分步骤说明，包括需求明确、数据准备、标注方法选择等。在方法部分，要区分不同类型的数据标注，如图像中的边界框和文本中的实体识别。工具方面，需要列举常见的开源和商业工具，并提到质量控制的重要性，如引用1和2中的抽样检查和一致性检查。 可能用户还会关心如何选择适合自己项目的工具，所以需要根据数据类型和项目需求推荐工具。流程部分要详细说明每个阶段的关键点，比如预处理数据、标注、审核等。最后，引用相关部分来支持回答，确保信息的准确性。 需要确保回答结构清晰，分点列出，并使用正确的中文表达。同时，生成的相关问题要围绕用户可能进一步感兴趣的方面，如质量控制的具体方法或工具的比较。检查是否所有数学公式都正确使用$...$或$$...$$格式，但根据问题内容，可能数学公式较少，主要注意标点和格式的正确性。</think>### 强监督学习中的数据标注方法、工具与流程 #### 一、强监督学习与数据标注的关系 强监督学习依赖**精确标注的数据集**，即每个样本均需提供对应的标签（如分类标签、目标框、语义分割掩码等）。数据标注的质量直接影响模型性能，例如标注错误会导致模型学习错误的特征关联[^3]。 #### 二、数据标注方法 1. **标注类型** - **图像标注**：边界框（Bounding Box）、关键点标注、语义分割（如COCO数据格式） - **文本标注**：命名实体识别（NER）、情感分类、序列标注（如BIOES格式）[^4] - **语音标注**：语音转文本、音素标注、说话人识别 - **视频标注**：逐帧目标跟踪、行为识别 2. **标注策略** - **单标注员+审核**：单人标注后由专家审核，适用于小规模高精度需求[^1] - **多标注员投票**：多人独立标注，通过一致性检查（如Kappa系数）筛选结果[^2] #### 三、常用标注工具 | 数据类型 | 工具名称 | 特点 | |------------|-------------------|--------------------------------| | 图像/视频 | LabelImg, CVAT | 支持目标检测、分割，开源免费 | | 文本 | Prodigy, Doccano | 支持NER、文本分类，含预标注功能| | 语音 | Audacity, Praat | 波形可视化，支持音素标注 | | 多模态 | Amazon SageMaker Ground Truth | 云端协作，支持自动化质检[^2] | #### 四、标注流程（以图像为例） 1. **数据预处理** - 清洗无效数据（如模糊图像） - 标准化格式（统一为JPG或PNG） 2. **标注实施** - 使用工具标注，生成标准格式文件（如COCO JSON、YOLO TXT） - 示例代码片段（标注文件解析）： ```python import json with open('annotations.json') as f: data = json.load(f) print(data['images'][0]['annotations']) # 输出第一张图像的标注信息 ``` 3. **质量控制** - **抽样检查**：随机抽取10%-20%样本人工复核[^1] - **逻辑校验**：通过规则过滤错误（如检测框超出图像边界） - **一致性分析**：计算多人标注的IoU（图像）或F1值（文本）[^2] #### 五、关键挑战与解决方案 - **标注成本高**：采用主动学习（Active Learning），优先标注模型不确定的样本 - **主观性标注**：通过详细标注指南（如医学图像标注标准）降低歧义[^3]
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