什么事数据标注？

　　数据标注是对未经过处理的初级数据，包括文字、语音、、文本、视频等进行加工处理，并转换为机器可以识别的过程。

　　人工智能是通过机器学习，大量学习已知样本，有了预测能力之后再预测未知样本，以达到智能化自主识别的效果。智能的前提是人工，智能结果的输出是多次人工样本的输入，通过人工标注海量的正确的数据样本让机器具备人类的思维和行为方式。所以说数据标注是智能的前提。

　　在日常生活中，数据标注已被运用到很多场景之中，如自动驾驶领域、金融领域、智慧家居领域、安防领域、智慧医疗领域等。

　　以我们最常见的淘宝智能客服为例，当我们在购物时遇到问题，需要和智能客服进行沟通，根据我们的咨询内容让我们更细分的选择对应场景，最终定位到我们的实际问题场景中，根据具体的问题做出回答。在这一场景中，数据标注的具体工作就是对海量用户咨询的语言文字进行分类打标，把应对用户咨询的问题事先打标好，然后放入对应的模型中，建立机器人的应答知识库。机器人在收到用户发出的指令时，需要识别指令和哪个细分问题相似度高，然后选取哪个问题作为给用户的答案。

1、这个是IT互联网公司的一个工作，数据标注就是使用自动化的工具从互联网上抓取、收集数据包括文本、、语音等等，然后对抓取的数据进行整理与标注。相当于互联网上的”专职编辑“。

2、分类标注：分类标注，就是我们常见的打标签。

3、标框标注：机器视觉中的标框标注，很容易理解，就是框选要检测的对象。如人脸识别，首先要先把人脸的位置确定下来。

4、区域标注：相比于标框标注，区域标注要求更加精确。边缘可以是柔性的。如自动驾驶中的道路识别。

数据标注是使用特定工具对图像、文本等进行处理的工作。

常见的几种数据标注类型

1、分类标注：分类标注，就是我们常见的打标签，从既定的标签中选择数据对应的标签；

2、标框标注：机器视觉中的标框标注，就是框选要检测的对象；

3、区域标注：相比于标框标注，区域标注要求更加精确，边缘可以是柔性的等。

有什么发展前途

数据标注员可以说是AI消灭了一部分工作又创造出来的一种工作。在未来AI发展良好的前提下，数据的缺口一定是巨大的。可以预见3-5年内数据标注员的需求会一直存在。至于发展，其实所谓一些熟能生巧的工作，都是有被替代掉的风险的。深度学习解决的一件事情就是熟能生巧。在这个岗位上，其实你的一些想法就代表了AI的想法，AI会根据你标注的数据进行学习，想想还是有点成就感的。数据标注可以说是AI的入门级岗位，未来可转向其他AI岗位。如项目实施顾问等，这就要求更多的工作技能，需要再工作中积累。

要理解数据标注，得先理解AI其实是部分替代人的认知功能。回想一下我们是如何学习的，例如我们学习认识苹果，那么就需要有人拿着一个苹果到你面前告诉你，这是一个苹果。然后以后你遇到了苹果，你才知道这玩意儿叫做“苹果”。

类比机器学习，我们要教他认识一个苹果，你直接给它一张苹果的，它是完全不知道这是个啥玩意的。我们得先有苹果的，上面标注着“苹果”两个字，然后机器通过学习了大量的中的特征，这时候再给机器任意一张苹果的，它就能认出来了。这边可以顺带提一下训练集和测试集的概念。

训练集和测试集都是标注过的数据，还是以苹果为例子，假设我们有1000张标注着“苹果”的，那么我们可以拿900涨作为训练集，100张作为测试集。机器从900张苹果的中学习得到一个模型，然后我们将剩下的100张机器没有见过的去给它识别，然后我们就能够得到这个模型的准确率了。想想我们上学的时候，考试的内容总是不会和我们平时的作业一样，也只有这样才能测试出学习的真正效果，这样就不难理解为什么要划分一个测试集了。

我们知道机器学习分为有监督学习和无监督学习。无监督学习的效果是不可控的，常常是被用来做探索性的实验。而在实际产品应用中，通常使用的是有监督学习。有监督的机器学习就需要有标注的数据来作为先验经验。在进行数据标注之前，我们首先要对数据进行清洗，得到符合我们要求的数据。数据的清洗包括去除无效的数据、整理成规整的格式等等。具体的数据要求可以和算法人员确认。

图像、语音、文本。

图像类包括矩形拉框、多边形拉框、OCR识别、语义分割、打点、审核分类。语音类包括语音转写和其他类语音标注。文本类包括情感标注、实体标注、相似性文本判断和其他文本标注。

数据标注的最终数据是为计算机服务的，所以越精细的标注对计算机的训练越高效，这就要求我们的标注员一定要是一个细心认真的人。其次，因为需要标注的数据的场景是千变万化的，会有各种各样复杂的场景出现，这就要求我们的标注员要有较强的观察能力。

以下内容关于《

数据标注员主要干什么

》的解答。

1数据标注员就是使用自动化的工具从互联网上抓取、收集数据包括文本、、语音等等，然后对抓取的数据进行整理和标注。

2相当于互联网上的“专职编辑”。

3这个岗位的工作任务简单，没什么技术含量。

4工资基本也不高，大部分3000-4000。

数据标注中离不开数据收集。

数据标注是大部分人工智能算法得以有效运行的关键环节。简单来说，数据标注是对未经处理过的语音、、文本、视频等数据进行加工处理，从而转变成机器可识别信息的过程。

目前主流的机器学习方式是以有监督的深度学习方式为主，对于标注数据有着强依赖性需求，未经标注处理过的原始数据多以非结构化数据为主，这些数据难以被机器识别和学习。只有经过标注处理后的结构化数据才能被算法模型训练使用。

数据收集是指根据系统自身的需求和用户的需要收集相关的数据。收集是被监管的部门每个月根据系统对监管部门所关心的对比项资金的总额会自动的生成数据表格，通过网络通信上传到监管部门。

数据标注的主要类型：

1、图像标注。

图像标注是对未经处理的数据进行加工处理，转换为机器可识别信息，然后输送到人工智能算法和模型里完成调用。常见的图像标注方法有语义分割、矩形框标注、多边形标注、关键点标注、点云标注、3D立方体标注、2D/3D融合标注、目标追踪等。

2、语音标注。

语音标注是标注员把语音中包含的文字信息、各种声音先“提取”出来，再进行转写或者合成，标注后的数据主要被用于人工智能机器学习，使计算机可以拥有语音识别能力。常见的语音标注类型有ASA语音转写、情绪判断、声纹识别、音素标注、韵律标注、发音校对等。

3、文本标注。

文本标注是对文本进行特征标记的过程，对其打上具体的语义、构成、语境、目的、情感等数据标签，通过标注好的训练数据，可以教会机器如何来识别文本中所隐含的意图或者情感，使机器可以更好地理解语言。常见的文本标注有ocr转写、词性标注、命名实体标注等。