12、机器学习数据管理：主动学习、标注与元数据

机器学习数据管理：主动学习、标注与元数据

一、主动学习与AI辅助标注

主动学习技术能够将标注工作聚焦于模型与人工标注者意见不一致，或者模型最不确定的情况，从而提高整体标注质量。

（一）主动学习标注示例

以图像检测问题为例，标注者需要标注图像中特定对象的所有出现位置。主动学习标注工具可以使用现有模型对图像进行“预标注”，提出对象的检测建议。标注者随后批准正确的建议检测，拒绝错误的建议，并添加遗漏的对象。这种方法虽然能显著提高标注者的工作效率，但必须谨慎操作，以免给模型引入偏差。由于模型和人类通常在不同类型的输入数据上表现最佳，因此主动学习技术实际上可以提高整体标注质量。

（二）半监督系统

半监督系统允许建模者使用“弱启发式函数”来启动系统，这些函数可以对一些数据的标签进行不完美的预测，然后利用人类来训练一个模型，将这些不完美的启发式方法转化为高质量的训练数据。对于具有复杂、频繁变化的类别定义的问题，模型需要快速且频繁地重新训练，这样的系统尤为有价值。

（三）高效标注技术

对于特别复杂的标注任务，高效的标注技术仍是一个持续研究的领域。如果正在处理常见的标注问题，快速查看云服务和标注提供商提供的工具是很值得的，因为它们通常会增加新的AI辅助标注功能。

二、标注者文档与培训

标注平台中，文档和标注者培训系统是最常被忽视的部分。随着数据标注工作的进行和各种特殊情况的发现，标注说明往往会变得越来越复杂。

（一）标注说明的复杂性

即使是概念上简单的标注任务，如“标记图像中的所有人”，也可能会有大量关于如何正确处理各种