数据标注流程包含一系列定义明确的步骤，旨在确保机器学习应用的数据标注过程高质量且准确。这些步骤涵盖了整个流程的各个环节，从非结构化数据收集到导出标注数据以供后续使用。有效的 MLOps 实践可以简化这一流程并提高整体效率。

数据标注团队的工作方式如下：

数据收集：数据标注过程的第一步是将所有相关数据（例如图像、视频、录音或文本数据）收集到一个集中位置。

数据预处理：通过校正图像倾斜、格式化文本或转录视频内容来标准化和增强收集的数据。预处理可确保数据已准备好用于注释任务。

选择正确的供应商或工具：根据项目要求选择合适的 数据标注 工具或供应商。

注释指南：为注释者或注释工具建立明确的指导方针，以确保整个过程的一致性和准确性。

注释：按照既定的准则，使用人工注释者或 数据标注 平台对数据进行标记和标签。

质量保证 (QA)：审查标注数据，确保其准确性和一致性。如有必要，可采用多个盲注方法，以验证结果的质量。

数据导出：完成 数据标注 后，以所需格式导出数据。像 Nanonets 这样的平台可以将数据无缝导出到各种商业软件应用程序。

整个 数据标注过程可能需要几天到几周的时间，具体取决于项目的规模、复杂性和可用资源。