Основные проблемы ручной разметки данных:

• Высокие затраты времени и труда. 1 Ручное добавление тегов к каждому элементу данных — долгая задача, особенно если нужно разметить обширные наборы данных. 14
• Необходимость экспертных знаний. 1 Для добавления тегов могут понадобиться специалисты, которые знают специфику задачи и способны точно идентифицировать и пометить ключевые элементы данных. 5
• Риск несогласованности. 1 Поскольку люди имеют разный уровень опыта, критерии разметки и сами метки могут быть несогласованными. 1
• Риск ошибок. 1 Разметка вручную подвержена человеческим ошибкам, особенно когда аннотаторы работают с большими массивами сырых данных. 1

Преимущества ручной разметки данных:

• Большой контроль и точность. 5 Плохое качество разметки может привести к неверным прогнозам и снижению общей эффективности модели. 5
• Удобство использования. 2 Данные удобнее использовать в процессе обучения ИИ-моделей: можно перезапустить классификатор, добавить новые категории, включить контрольные переменные для работы нейросети и т. д.. 2