机器学习的人类数据准备资源密集：这两种方法对于降低成本至关重要

作者：Dattaraj Rao，Persistent Systems 首席数据科学家 Persistent Systems

与任何依赖数据输入的系统一样，机器学习（ML）也遵循“垃圾输入-垃圾输出”的原则。干净、准确标记的数据是构建任何机器学习模型的基础。机器学习训练算法从真实数据中学习模式，并从中推广到未见数据。如果训练数据的质量低下，机器学习算法将很难持续学习和推广。

让我们以训练宠物狗为例。如果你不能正确地训练狗从事基本的行为（输入），或者训练不准确，你就不能期望狗通过观察学习和扩展到更复杂的积极行为，因为最初的输入就有缺陷或不正确。适当的训练需要时间和金钱，尤其是如果你请专业人士来做，但是如果你从一开始就做对了，回报将会很大。

在训练机器学习模型时，创建高质量的数据需要领域专家花时间注释数据。这可能包括在图像中选择带有所需对象的窗口，或者为文本条目或数据库记录分配标签。尤其是对于图像、视频和文本等非结构化数据，注释质量在决定模型质量方面起着重要作用。通常，未标记的数据如原始图像和文本很丰富，但标记是需要优化的部分。这是机器学习生命周期中的人工参与部分，通常也是任何机器学习项目中最昂贵和最耗时的部分。

数据注释工具，如Prodigy、Amazon Sagemaker Ground Truth、NVIDIA RAPIDS和DataRobot人工参与，正在不断提高质量并为领域专家提供直观的界面。然而，减少领域专家注释数据所需的时间仍然是企业今天面临的重大挑战，特别是在数据科学人才稀缺但需求旺盛的环境中。这就是两种新的数据准备方法的用武之地。

主动学习

主动学习是一种方法，机器学习模型主动向领域专家查询特定的注释。这里，重点不是在未标记的数据上获得完整的注释，而是获得正确的数据点注释，以便模型能够更好地学习。例如，在医疗和生命科学领域，一个专门从事早期癌症检测的诊断公司，帮助临床医生做出明智的数据驱动决策，需要注释CT扫描图像中的肿瘤。

在机器学习模型从几张带有肿瘤标记的图像中学习后，主动学习将使模型仅询问用户注释不确定是否存在肿瘤的图像。这些将是边界点，当注释后，将增加模型的置信度。在模型置信度超过特定阈值的地方，它将进行自我注释，而不是要求用户注释。这就是主动学习试图构建准确模型同时减少注释数据所需时间和精力的方式。像modAL这样的框架可以通过智能地询问领域专家标记最具信息性的实例来提高分类性能。

弱监督

弱监督是一种方法，使用嘈杂和不精确的数据或抽象概念来提供大量无监督数据的标记指示。这种方法通常使用弱标记器，并尝试以集成方式组合它们来构建高质量的注释数据。努力是将领域知识纳入自动标记活动中。

例如，如果互联网服务提供商（ISP）需要一个系统来标记电子邮件数据集为垃圾邮件或非垃圾邮件，我们可以编写弱规则，例如检查“优惠”、“祝贺”、“免费”等短语，这些短语通常与垃圾邮件相关。其他规则可以是来自特定源地址模式的电子邮件，可以使用正则表达式进行搜索。这些弱函数可以通过弱监督框架，如Snorkel和Skweak，组合起来构建改进的质量训练数据。

机器学习的核心是帮助公司以物理上无法手动实现的方式指数级扩展过程。然而，机器学习并非魔法，仍然依赖于人类来a）从一开始就正确地设置和训练模型，b）在需要时介入，以确保模型不会变得过于偏斜，以至于结果不再有用，甚至可能产生负面影响。

目标是找到方法来简化和自动化人类参与的部分，以增加上市时间和结果，同时保持在最佳准确性的轨道内。普遍接受的观点是，获得高质量的注释数据是机器学习项目中最昂贵但最重要的部分。这是一个不断演变的领域，目前有很多努力正在进行，以减少领域专家花费的时间并提高数据注释的质量。探索和利用主动学习和弱监督是实现这一目标在多个行业和用例中的一个可靠的策略。这是机器学习项目中非常重要的一部分，目前有很多努力正在进行，以减少领域专家花费的时间并提高数据注释的质量。探索和利用主动学习和弱监督是实现这一目标在多个行业和用例中的一个可靠的策略。它是机器学习项目中非常重要的一部分，这是一个不断演变的领域，目前有很多努力正在进行，以减少领域专家花费的时间并提高数据注释的质量。探索和利用主动学习和弱监督是实现这一目标在多个行业和用例中的一个可靠的策略。它是机器学习项目中非常重要的一部分，这是一个不断演变的领域，目前有很多努力正在进行，以减少领域专家花费的时间并提高数据注释的质量。探索和利用主动学习和弱监督是实现这一目标在多个行业和用例中的一个可靠的策略。它是机器学习项目中非常重要的一部分，这是一个不断演变的领域，目前有很多努力正在进行，以减少领域专家花费的时间并提高数据注释的质量。探索和利用主动学习和弱监督是实现这一目标在多个行业和用例中的一个可靠的策略。它是机器学习项目中非常重要的一部分，这是一个不断演变的领域，目前有很多努力正在进行，以减少领域专家花费的时间并提高数据注释的质量。探索和利用主动学习和弱监督是实现这一目标在多个行业和用例中的一个可靠的策略。它是机器学习项目中非常重要的一部分，这是一个不断演变的领域，目前有很多努力正在进行，以减少领域专家花费的时间并提高数据注释的质量。探索和利用主动学习和弱监督是实现这一目标在多个行业和用例中的一个可靠的策略。它是机器学习项目中非常重要的一部分，这是一个不断演变的领域，目前有很多努力正在进行，以减少领域专家花费的时间并提高数据注释的质量。探索和利用主动学习和弱监督是实现这一目标在多个行业和用例中的一个可靠的策略。它是机器学习项目中非常重要的一部分，这是一个不断演变的领域，目前有很多努力正在进行，以减少领域专家花费的时间并提高数据注释的质量。探索和利用主动学习和弱监督是实现这一目标在多个行业和用例中的一个可靠的策略。它是机器学习项目中非常重要的一部分，这是一个不断演变的领域，目前有很多努力正在进行，以减少领域专家花费的时间并提高数据注释的质量。探索和利用主动学习和弱监督是实现这一目标在多个行业和用例中的一个可靠的策略。它是机器学习项目中非常重要的一部分，这是一个不断演变的领域，目前有很多努力正在进行，以减少领域专家花费的时间并提高数据注释的质量。探索和利用主动学习和弱监督是实现这一目标在多个行业和用例中的一个可靠的策略。它是机器学习项目中非常重要的一部分，这是一个不断演变的领域，目前有很多努力正在进行，以减少领域专家花费的时间并提高数据注释的质量。探索和利用主动学习和弱监督是实现这一目标在多个行业和用例中的一个可靠的策略。它是机器学习项目中非常重要的一部分，这是一个不断演变的领域，目前有很多努力正在进行，以减少领域专家花费的时间并提高数据注释的质量。探索和利用主动学习和弱监督是实现这一目标在多个行业和用例中的一个可靠的策略。它是机器学习项目中非常重要的一部分，这是一个不断演变的领域，目前有很多努力正在进行，以减少领域专家花费的时间并提高数据注释的质量。探索和利用主动学习和弱监督是实现这一目标在多个行业和用例中的一个可靠的策略。它是机器学习项目中非常重要的一部分，这是一个不断演变的领域，目前有很多努力正在进行，以减少领域专家花费的时间并提高数据注释的质量。探索和利用主动学习和弱监督是实现这一目标在多个行业和用例中的一个可靠的策略。它是机器学习项目中非常重要的一部分，这是一个不断演变的领域，目前有很多努力正在进行，以减少领域专家花费的时间并提高数据注释的质量。探索和利用主动学习和弱监督是实现这一目标在多个行业和用例中的一个可靠的策略。它是机器学习项目中非常重要的一部分，这是一个不断演变的领域，目前有很多努力正在进行，以减少领域专家花费的时间并提高数据注释的质量。探索和利用主动学习和弱监督是实现这一目标在多个行业和用例中的一个可靠的策略。它是机器学习项目中非常重要的一部分，这是一个不断演变的领域，目前有很多努力正在进行，以减少领域专家花费的时间并提高数据注释的质量。探索和利用主动学习和弱监督是实现这一目标在多个行业和用例中的一个可靠的策略。它是机器学习项目中非常重要的一部分，这是一个不断演变的领域，目前有很多努力正在进行，以减少领域专家花费的时间并提高数据注释的质量。探索和利用主动学习和弱监督是实现这一目标在多个行业和用例中的一个可靠的策略。它是机器学习项目中非常重要的一部分，这是一个不断演变的领域，目前有很多努力正在进行，以减少领域专家花费的时间并提高数据注释的质量。探索和利用主动学习和弱监督是实现这一目标在多个行业和用例中的一个可靠的策略。它是机器学习项目中非常重要的一部分，这是一个不断演变的领域，目前有很多努力正在进行，以减少领域专家花费的时间并提高数据注释的质量。探索和利用主动学习和弱监督是实现这一目标在多个行业和用例中的一个可靠的策略。它是机器学习项目中非常重要的一部分，这是一个不断演变的领域，目前有很多努力正在进行，以减少领域专家花费的时间并提高数据注释的质量。探索和利用主动学习和弱监督是实现这一目标在多个行业和用例中的一个可靠的策略。它是机器学习项目中非常重要的一部分，这是一个不断演变的领域，目前有很多努力正在进行，以减少领域专家花费的时间并提高数据注释的质量。探索和利用主动学习和弱监督是实现这一目标在多个行业和用例中的一个可靠的策略。它是机器学习项目中非常重要的一部分，这是一个不断演变的领域，目前有很多努力正在进行，以减少领域专家花费的时间并提高数据注释的质量。探索和利用主动学习和弱监督是实现这一目标在多个行业和用例中的一个可靠的策略。它是机器学习项目中非常重要的一部分，这是一个不断演变的领域，目前有很多努力正在进行，以减少领域专家花费的时间并提高数据注释的质量。探索和利用主动学习和弱监督是实现这一目标在多个行业和用例中的一个可靠的策略。它是机器学习项目中非常重要的一部分，这是一个不断演变的领域，目前有很多努力正在进行，以减少领域专家花费的时间并提高数据注释的质量。探索和利用主动学习和弱监督是实现这一目标在多个行业和用例中的一个可靠的策略。它是机器学习项目中非常重要的一部分，这是一个不断演变的领域，目前有很多努力正在进行，以减少领域专家花费的时间并提高数据注释的质量。探索和利用主动学习和弱监督是实现这一目标在多个行业和用例中的一个可靠的策略。它是机器学习项目中非常重要的一部分，这是一个不断演变的领域，目前有很多努力正在进行，以减少领域专家花费的时间并提高数据注释的质量。探索和利用主动学习和弱监督是实现这一目标在多个行业和用例中的一个可靠的策略。它是机器学习项目中非常重要的一部分，这是一个不断演变的领域，目前有很多努力正在进行，以减少领域专家花费的时间并提高数据注释的质量。探索和利用主动学习和弱监督是实现这一目标在多个行业和用例中的一个可靠的策略。它是机器学习项目中非常重要的一部分，这是一个不断演变的领域，目前有很多努力正在进行，以减少领域专家花费的时间并提高数据注释的质量。探索和利用主动学习和弱监督是实现这一目标在多个行业和用例中的一个可靠的策略。它是机器学习项目中非常重要的一部分，这是一个不断演变的领域，目前有很多努力正在进行，以减少领域专家花费的时间并提高数据注释的质量。探索和利用主动学习和弱监督是实现这一目标在多个行业和用例中的一个可靠的策略。它是机器学习项目中非常重要的一部分，这是一个不断演变的领域，目前有很多努力正在进行，以减少领域专家花费的时间并提高数据注释的质量。探索和利用主动学习和弱监督是实现这一目标在多个行业和用例中的一个可靠的策略。它是机器学习项目中非常重要的一部分，这是一个不断演变的领域，目前有很多努力正在进行，以减少领域专家花费的时间并提高数据注释的质量。探索和利用主动学习和弱监督是实现这一目标在多个行业和用例中的一个可靠的策略。它是机器学习项目中非常重要的一部分，这是一个不断演变的领域，目前有很多努力正在进行，以减少领域专家花费的时间并提高数据注释的质量。探索和利用主动学习和弱监督是实现这一目标在多个行业和用例中的一个可靠的策略。它是机器学习项目中非常重要的一部分，这是一个不断演变的领域，目前有很多努力正在进行，以减少领域专家花费的时间并提高数据注释的质量。探索和利用主动学习和弱监督是实现这一目标在多个行业和用例中的一个可靠的策略。它是机器学习项目中非常重要的一部分，这是一个不断演变的领域，目前有很多努力正在进行，以减少领域专家花费的时间并提高数据注释的质量。探索和利用主动学习和弱监督是实现这一目标在多个行业和用例中的一个可靠的策略。它是机器学习项目中非常重要的一部分，这是一个不断演变的领域，目前有很多努力正在进行，以减少领域专家花费的时间并提高数据注释的质量。探索和利用主动学习和弱监督是实现这一目标在多个行业和用例中的一个可靠的策略。它是机器学习项目中非常重要的一部分，这是一个不断演变的领域，目前有很多努力正在进行，以减少领域专家花费的时间并提高数据注释的质量。探索和利用主动学习和弱监督是实现这一目标在多个行业和用例中的一个可靠的策略。它是机器学习项目中非常重要的一部分，这是一个不断演变的领域，目前有很多努力正在进行，以减少领域专家花费的时间并提高数据注释的质量。探索和利用主动学习和弱监督是实现这一目标在多个行业和用例中的一个可靠的策略。它是机器学习项目中非常重要的一部分，这是一个不断演变的领域，目前有很多努力正在进行，以减少领域专家花费的时间并提高数据注释的质量。探索和利用主动学习和弱监督是实现这一目标在多个行业和用例中的一个可靠的策略。它是机器学习项目中非常重要的一部分，这是一个不断演变的领域，目前有很多努力正在进行，以减少领域专家花费的时间并提高数据注释的质量。探索和利用主动学习和弱监督是实现这一目标在多个行业和用例中的一个可靠的策略。它是机器学习项目中非常重要的一部分，这是一个不断演变的领域，目前有很多努力正在进行，以减少领域专家花费的时间并提高数据注释的质量。探索和利用主动学习和弱监督是实现这一目标在多个行业和用例中的一个可靠的策略。它是机器学习项目中非常重要的一部分，这是一个不断演变的领域，目前有很多努力正在进行，以减少领域专家花费的时间并提高数据注释的质量。探索和利用主动学习和弱监督是实现这一目标在多个行业和用例中的一个可靠的策略。它是机器学习项目中非常重要的一部分，这是一个不断演变的领域，目前有很多努力正在进行，以减少领域专家花费的时间并提高数据注释的质量。探索和利用主动学习和弱监督是实现这一目标在多个行业和用例中的一个可靠的策略。它是机器学习项目中非常重要的一部分，这是一个不断演变的领域，目前有很多努力正在进行，以减少领域专家花费的时间并提高数据注释的质量。探索和利用主动学习和弱监督是实现这一目标在多个行业和用例中的一个可靠的策略。它是机器学习项目中非常重要的一部分，这是一个不断演变的领域，目前有很多努力正在进行，以减少领域专家花费的时间并提高数据注释的质量。探索和利用主动学习和弱监督是实现这一目标在多个行业和用例中的一个可靠的策略。它是机器学习项目中非常重要的一部分，这是一个不断演变的领域，目前有很多努力正在进行，以减少领域专家花费的时间并提高数据注释的质量。探索和利用主动学习和弱监督是实现这一目标在多个行业和用例中的一个可靠的策略。它是机器学习项目中非常重要的一部分，这是一个不断演变的领域，目前有很多努力正在进行，以减少领域专家花费的时间并提高数据注释的质量。探索和利用主动学习和弱监督是实现这一目标在多个行业和用例中的一个可靠的策略。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