為什麼資料標籤很重要？
有許多原因讓資料標籤成為機器學習的關鍵要素。這項工具為監督式機器學習模型提供重要的訓練資料，讓模型能透過有標籤樣本學習模式，並做出預測。具備高品質加上標籤的資料，可提供清楚一致的學習信號，有助於提升模型的準確度。
資料標籤也能確保資料集的代表性和平衡，避免模型沿用偏誤，進而減少偏誤。此外，與手動方法相比，加上標籤的資料還可以自動化資料處理和分析，讓機器有效率地處理大量資料，並從中取得洞察資訊，既省時又省力。
資料標籤的運作方式
在資料標籤程序中，您必須根據既定的規範或規則，為資料點指派預先定義的標籤。這項工作可以由真人註解者手動執行，也可以透過軟體或演算法自動執行。手動加上標籤是指由人員根據特定規範，手動審查及指派標籤。這種做法通常能確保高準確率，但可能會耗費大量時間和人力。
自動加上標籤是指運用軟體或演算法，自動執行這項程序，工作效率可能會因此增加。不過，自動化方法也許會產生錯誤或偏誤，必須採取嚴謹的評估和品質驗證措施。
某些情況下，並用手動和自動化方法或許較理想，能夠兼顧準確率與工作效率。例如，真人註解者可以為一部分的資料加上標籤，以便建立高品質的訓練資料集，可用於訓練自動化的標籤系統。這樣一來，這個系統就能更有效率地為大型資料集加上標籤，同時維持合理的準確率。
指派標籤後，標籤會與原始資料整合，以建立加上標籤的資料集。這些加上標籤的資料可做為訓練機器學習模型的輸入內容。
資料標籤類型
圖片標籤
為圖片指派標籤，進行物件偵測 (識別圖片中的物件)、影像分割 (將圖片分割成有意義的區域) 和場景辨識 (瞭解圖片的整體脈絡) 等工作。
文字標籤
為工作文字資料加上標籤，包括情緒分析 (判斷情緒語氣)、具名實體辨識 (識別人物、位置或機構)，以及文字摘要 (濃縮文字重點)。
音訊標籤
為音訊檔指派標籤，適用於語音辨識 (將音訊轉換成文字)、情緒偵測 (識別音訊中傳達的情緒)，以及音樂類型分類 (根據音樂類型分類音樂) 等應用程式。
影片標籤
為影片加上標籤，進行物件追蹤 (當物件在畫面之間移動時加以追蹤)、動作辨識 (識別在影片中執行的動作)，以及場景分割 (將影片分為不同的場景) 等工作。
時間序列標籤
為時間序列資料中的資料點指派標籤，例如感應器資料或財務資料。這有助於找出一段時間內的趨勢、模式和異常狀況。
資料標籤做法
手動加上標籤：
- 真人註解者手動審查並指派標籤給各個資料點
- 因人為判斷和注意細節，而具高精確度與高品質
- 但這種方法既費時又耗費人力，費用也相當高昂，處理大型資料集時更是如此
自動加上標籤：
- 運用軟體工具或演算法自動執行標籤程序
- 大幅提升效率並減少人力
- 可能會因為自動演算法的限制而產生錯誤或偏誤，必須採取嚴謹的評估和品質驗證措施
混合型方法：
- 結合手動和自動加上標籤的方法
- 利用真人註解者的部分資料建立高品質的訓練資料集，藉此兼顧準確率和效率
- 接著使用自動化方法，將標籤作業延伸至大型資料集，同時維持合理的準確率
如何為機器學習的資料加上標籤
- 定義標籤規範：制定清楚詳盡的指南，讓註解者遵循，包括標籤定義、條件和極端案例。
- 選取標籤工具：根據資料類型和標籤任務需求，選擇適當的標籤工具或平台。
- 訓練註解者：訓練註解者參考標籤規範、提供範例，並確保他們能徹底瞭解任務內容。
- 實施品質驗證：制定相關機制來驗證標籤的準確性和一致性，例如快速檢查、跨註解者協議和自動化驗證規則。
- 收集資料並加上註解：收集需要加上標籤的資料，接著按照既定的程序，將這些資料指派給註解者。
- 疊代與修正：定期評估機器學習模型中加上標籤的資料成效，並視需要調整標籤規範與程序，藉此提升準確率。
資料標籤最佳做法
- 制定明確規範：為註解者提供清楚詳盡的標籤作業指示，明確定義標籤、條件和極端案例。
- 確保資料多樣性和平衡：利用已平衡的代表性資料集，避免標籤資料和後續機器學習模型出現偏誤。
- 實施品質驗證：實施嚴謹的品質檢查和驗證機制，確保註解者的標籤準確和一致。
- 保護資料隱私權：在標記過程遵守隱私權法規和道德標準，保障機密資料的安全。
- 疊代與修正：定期評估機器學習模型中加上標籤的資料成效，並視需要調整標籤規範與程序，藉此提升準確率和效率。
- 使用特殊工具和平台：運用資料專屬的資料標籤工具和平台，這些工具和平台提供註解管理、品質控管和協同合作等功能。
- 訓練及協助註解者：為註解者提供充分的訓練和支援，確保他們具備必要的技能和知識，能有效執行標籤工作。
