【摘要】 随着AI的快速发展，如何快速准备大量高质量的数据已经成为AI开发过程中一个极具挑战性的问题！ 为了解决这类问题，本案例将为您演示：1.如何使用数据校验功能快速对数据进行清洗；2.如何使用自动分组功能从众多数据中选出想要的数据；3.如何使用标注工具快速完成标注；4.如何使用智能标注等功能加速数据标注。用户只需要进行确认或者稍作调整即可完成标注，可以大大提高数据标注效率，节省用户标注时间。

如何快速准备高质量的AI数据？

一、背景

通常来讲，AI人工智能的三要素是数据、算法和算力。这三要素缺一不可，都是人工智能快速发展的必备条件。这一轮AI热潮得以快速发展，也正是得益于这三个要素已经准备就绪。数据的质量会影响模型的精度，一般来说，大量高质量的数据更有可能训练出高精度AI模型。现在很多算法使用常规数据能将准确率做到85%或者90%，而商业化应用往往要求更高，如果将要模型精度提升至96%甚至99%，则需要大量高质量的数据，这个时候也会要求数据更加精细化、场景化、专业化，这往往也成为了AI模型突破瓶颈的关键性条件。

而在大多数人工智能和机器学习项目中，数据准备和工程任务占了80%以上的时间，其中数据清洗和数据标注占了整个项目的50%左右。而数据准备非常消耗人力，如何快速准备大量高质量的数据已经成为AI开发过程中一个极具挑战性的问题。

ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台，能够支撑开发者从数据到AI应用的全流程开发过程，包含数据处理、算法开发、模型训练、模型部署等操作。并且提供AI Gallery功能，能够在市场内与其他开发者分享数据、算法、模型等。为了能帮用户快速准备大量高质量的数据，ModelArts数据管理提供了以下主要能力：

• 提供了数据预览和多维筛选等功能方便AI开发者快速识别数据；
• 提供了数据校验、自动分组等数据处理功能加速数据清洗；
• 提供了12种以上的标注工具来帮助用户标注各个场景的数据；
• 提供了智能标注、团队标注等功能加速标注、保障标注质量。

  更多功能请见ModelArts数据管理：

  

  ModelArts数据管理为准备高质量的AI数据提供的能力

本案例将以交通标志识别原始数据集为基础，将使用ModelArts为您演示：（1）.如何使用数据校验功能快速对数据进行清洗；（2）.如何使用自动分组功能从众多数据中选出想要的数据；（3）.如何使用标注工具快速完成标注；（4）.如何使用智能标注等功能加速数据标注。用户只需要进行确认或者稍作调整即可完成标注，可以大大提高数据标注效率，节省用户标注时间。

当您完成这个案例，您将掌握如何使用ModelArts快速准备大量高质量的数据。

二、准备

在开始之前，您需要进行相关的准备工作，包括注册华为云账号、实名认证、ModelArts全局配置和OBS相关操作，详细请参考此文档。

三、操作

本次案例主要分为以下几个步骤：①从AI Gallery下载数据集到ModelArts数据管理，② 数据校验：处理非法数据，③自动分组：删除不想要的数据，④数据标注：对数据打标注，⑤智能标注：使用AI技术加速数据标注，⑥发布数据集：共享数据。

操作流程图

1. 下载数据集

该案例的数据集名称为“交通标志识别原始数据集”，已经上传到AI Gallery，AI Gallery地址为https://marketplace.huaweicloud.com/markets/aihub/datasets/list/。进入AI Gallery后需要选择数据栏，然后在AI Gallery搜索数据集名称“交通标志识别原始数据集”，或者点击数据集链接下载。

搜索数据集名称“交通标志识别原始数据集”

“交通标志识别原始数据集” 详情

选择该数据集进行下载，配置数据集的目标位置（需要现在OBS创建桶和目录），修改名称为“交通标志识别”，可以根据自己的情况加上描述。点击确认下载后，页面会跳转到“我的数据”页面，这个时候可以点击“我的下载”页面查看下载进度。

下载“交通标志识别原始数据集”

下载进度

数据集详情

2. 数据清洗

1）数据识别

当完成数据下载后，一般需要先进行数据识别，查看数据的大致情况，比如有多少数据、数据是什么样的、是否需要清洗等。这个时候可以点击“开始标注”，可以对数据进行预览，可以看到数据集样本列表。总共706张图片：交通标志识别数据500张，其中100张已标注，400张未标注；植物200张；其他数据6张。样本列表中的图片也会展示标签信息，右侧有该数据集的全部标签信息。目前已有的标签为：