數據標注是什麼

Ⅰ 數據標注崗位是幹嘛的

摘要 數據標注。顧名思義。就是在同濟有關的數據當中把各個數據進行解釋註明。

Ⅱ 數據標注是做什麼的

數據標注就是使用自動化的工具從互聯網上抓取、收集數據包括文本、圖片、語音等等，然後對抓取的數據進行整理與標注。

數據標注屬於人工智慧行業中的基礎性工作，需要大量數據標注專員從事相關部分的工作以滿足人工智慧訓練數據的需求。但隨著今後標注工具的不斷優化，標注人員會在智能化輔助工具的幫助下減少大量重復性的工作，未來單純依靠人工的純手工標注工作會大大減少，與此相對數據標注工作的門檻會提高。

(2)數據標注是什麼擴展閱讀：

注意事項：

在標注一個物體時，如果是用框來標注，最切記的便是框與物體本身壓住，也切忌貼邊，更切忌漏點。

在標注過程中，一定要打對屬性，比如物體屬性是車輛，就一定要打車輛的屬性，否則交給客戶很容易被打回來。

標注過程中，對於運動的物體，在標注過程中，框切記抖動，在部分客戶中，抖動的框視為不及格。

Ⅲ 什麼是數據標注師

AI數據標注員被稱作「人工智慧背後的人工」。「數據是人工智慧的血液。當下是大數據基礎上的人工智慧，是數據智能的深度學習時代，可以說誰掌握了數據，誰就有可能做好。

數據標注最基本的就是畫框，比如檢測目標是車，標注員就需要把一張圖上的所有車都標出來，畫框要完全卡住車的外接矩形，框得不準確機器就可能「學壞」。再比如人的姿態識別，就包括18個關鍵點，經過訓練的標注員才能掌握這些關鍵點的標注，標注完成的數據也才能符合機器學習的標准。

不同的數據類型對標注員的要求也不一樣。除了一般較為簡單、可以通過培訓掌握的標注，還有一些需要專業背景的標注，比如在醫療數據標注中，標注員需要做醫療圖像的分割，把腫瘤區域標出來，類似工作就需要看得懂片子的醫生完成。再比如地方方言或外國文字，需要的也是掌握那門語言的標注員。

(3)數據標注是什麼擴展閱讀

隨著人工智慧的發展，數據的訓練量非常大，數據標注公司應運而生，這些公司以網路方式運作，一個平台有產品經理和項目經理，接到一個任務就找人來做，大家通過網路群組報名後，由產品經理來培訓，之後各自領取自己的任務，登錄賬號進行標注，檢驗經理校驗合格後就付錢，不合格則需要重新修正。

目前已經形成龐大的數據加工隊伍，僅北京就有一百多家專門從事數據標注的公司，全國從事這項工作的人大概超過千萬，很多頭部的互聯網技術企業都有自己的數據標注公司。

Ⅳ 數據標注是做什麼的

首先談談什麼是數據標注。數據標注有許多類型，如分類、畫框、注釋、標記等等，我們會在下面詳談。

要理解數據標注，得先理解AI其實是部分替代人的認知功能。回想一下我們是如何學習的，例如我們學習認識蘋果，那麼就需要有人拿著一個蘋果到你面前告訴你，這是一個蘋果。然後以後你遇到了蘋果，你才知道這玩意兒叫做「蘋果」。

類比機器學習，我們要教他認識一個蘋果，你直接給它一張蘋果的圖片，它是完全不知道這是個啥玩意的。我們得先有蘋果的圖片，上面標注著「蘋果」兩個字，然後機器通過學習了大量的圖片中的特徵，這時候再給機器任意一張蘋果的圖片，它就能認出來了。

這邊可以順帶提一下訓練集和測試集的概念。訓練集和測試集都是標注過的數據，還是以蘋果為例子，假設我們有1000張標注著「蘋果」的圖片，那麼我們可以拿900漲作為訓練集，100張作為測試集。機器從900張蘋果的圖片中學習得到一個模型，然後我們將剩下的100張機器沒有見過的圖片去給它識別，然後我們就能夠得到這個模型的准確率了。想想我們上學的時候，考試的內容總是不會和我們平時的作業一樣，也只有這樣才能測試出學習的真正效果，這樣就不難理解為什麼要劃分一個測試集了。

我們知道機器學習分為有監督學習和無監督學習。無監督學習的效果是不可控的，常常是被用來做探索性的實驗。而在實際產品應用中，通常使用的是有監督學習。有監督的機器學習就需要有標注的數據來作為先驗經驗。

在進行數據標注之前，我們首先要對數據進行清洗，得到符合我們要求的數據。數據的清洗包括去除無效的數據、整理成規整的格式等等。具體的數據要求可以和演算法人員確認。

二、常見的幾種數據標注類型
1.分類標註：分類標注，就是我們常見的打標簽。一般是從既定的標簽中選擇數據對應的標簽，是封閉集合。如下圖，一張圖就可以有很多分類/標簽：成人、女、黃種人、長發等。對於文字，可以標注主語、謂語、賓語，名詞動詞等。

適用：文本、圖像、語音、視頻

應用：臉齡識別，情緒識別，性別識別

2.標框標註：機器視覺中的標框標注，很容易理解，就是框選要檢測的對象。如人臉識別，首先要先把人臉的位置確定下來。行人識別，如下圖。

適用：圖像

應用：人臉識別，物品識別

3.區域標註：相比於標框標注，區域標注要求更加精確。邊緣可以是柔性的。如自動駕駛中的道路識別。

適用：圖像

應用：自動駕駛

4.描點標註：一些對於特徵要求細致的應用中常常需要描點標注。人臉識別、骨骼識別等。

適用：圖像

應用：人臉識別、骨骼識別

5.其他標註：標注的類型除了上面幾種常見，還有很多個性化的。根據不同的需求則需要不同的標注。如自動摘要，就需要標注文章的主要觀點，這時候的標注嚴格上就不屬於上面的任何一種了。（或則你把它歸為分類也是可以的，只是標注主要觀點就沒有這么客觀的標准，如果是標注蘋果估計大多數人標注的結果都差不多。）

三、數據標注的過程
1.標注標準的確定
確定好標準是保證數據質量的關鍵一步，要保證有個可以參照的標准。一般可以：

設置標注樣例、模版。例如顏色的標准比色卡。
對於模稜兩可的數據，設置統一處理方式，如可以棄用，或則統一標注。
參照的標准有時候還要考慮行業。以文本情感分析為例，「疤痕」一詞，在心理學行業中，可能是個負面詞，而在醫療行業則是一個中性詞。

2.標注形式的確定
標注形式一般由演算法人員制定，例如某些文本標注，問句識別，只需要對句子進行0或1的標注。是問句就標1，不是問句就標0。

3.標注工具的選擇
標注的形式確定後，就是對標注工具的選擇了。一般也是由演算法人員提供。大公司可能會內部開發一個專門用於數據標注的可視化工具。如：

也有使用開源的數據標注工具的，如推薦 Github 上的小工具labelImg

四、數據標注產品的設計
結合自己做過一款數據標記工具談談設計數據標注工具的幾個小技巧。

一個數據標注工具一般包含：

進度條：用來指示數據標注的進度。標注人員一般都是有任務量要求的，一方面方便標注人員查看進度，一方面方便統計。
標注主體：這個可以根據標注形式進行設計，原則上是越簡潔易用越好。根據標注所需要的注意力可以分為單個標注和多個標注的形式，可根據需求選擇。
數據導入導出功能：如果你的標注工具是直接數據對接到模型上的，可以不需要。
收藏功能：這個可能是沒有接觸過數據標注的不會想到。標注人員常常會出現的一種情況就是疲勞，或者是遇到了那種模稜兩可的數據，則可以先收藏，等後面再標。
質檢機制：在分發數據的時候，可以隨機分發一些已經標注過的數據，來檢測標注人員可靠性。

Ⅳ 數據標注員是做什麼的主要工作內容是什麼

簡單來說，數據標注是通過數據標注員藉助標注工具，對人工智慧學習數據進行加工的一種行為。

數據標注員每天的工作就是對著圖片、視頻、文本等數據，不斷進行著拉框、標點等操作。

這是比較典型的語音標注工具：

Ⅵ 數據標注具體指什麼有明確的概念說明嗎

人工智慧（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智慧是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，並生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。人工智慧從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智慧帶來的科技產品，將會是人類智慧的「容器」。



MBH小編告訴你，什麼是數據標注

數據標注種類繁多，如分類、拉框、注釋、標記等等。想要理解數據標注，就得先理解什麼是AI ，其實是部分替代人的認知功能。

小編帶大家回想一下我們是如何學習的，例如我們學習認識飛機，那麼就需要有人拿著一個飛機的圖片到你面前告訴你，「看，這是飛機」。從此以後，不管你是在電視里還是在機場，只要你見到了飛機，你就會知道這玩意兒叫做 " 飛機 "。

同理可證，類比機器學習，我們要教它認識飛機，同樣的，直接給它一張飛機的圖片，它完全不知道這是個啥玩意的，這可怎麼辦呢？這跟人腦還是有點差距的啊！

什麼？差距？沒有的事兒，只是你的打開方式不對！

你聽小編慢慢道來，首先，我們得有張飛機的圖片，並且上面得標注著 " 飛機 " 兩個字，然後機器通過學習了無數張飛機圖片中的特徵，直到它可以自行識別飛機，這時候我們再給機器任意一張飛機的圖片，它就能認出來這是飛機了。

Ⅶ 數據標注 是什麼意思詳細點

看是在什麼產品上了
舉個例子防紫外線傘的標簽上標注的數據是什麼意思
根據國標GB/T18830對紡織品防紫外線產品的規定：只有產品的UPF值大於30，且UVA值小於5%時，才可稱為「防紫外線產品」，目前此標准正在宣貫實施中，天堂傘「加強型防紫外線」產品是名符其實的防紫外線產品。
天堂傘的標簽上面，都附著該傘的UPF指數，通過這一指數的大小，即可了解防紫外線功能的強弱。

Ⅷ 數據標注員是做什麼的

所謂數據標注，就是給各種人工智慧產業提供標注，以供AI對這些數據進行“學習”。

就像是AI的老師一樣，教會它們識別各種物質的特性，比如汽車上安裝的人工智慧設備，並不是一開始就知道路況的，剛開始的時候是通過人工給它們標注出數據，教會它們認識哪些是障礙物，哪些是汽車和人群，從而學會識別物體。

數據標注員的工作操作起來其實並不復雜，但十分考驗人的忍耐力和做事的細致認真程度。這個與“人臉識別”、“無人駕駛”等高科技相關的職業，其實特別重要，比如一張路況圖中有行人、機動車、紅綠燈等要素，只有被逐一標出後，無人駕駛汽車就能更快識別，但是一旦沒有標出圖中那倆白色的汽車，它就很可能直接撞上去。所以，數據標注員的重要性可見一斑。

Ⅸ 數據標注是什麼意思

數據標注是對未經處理的初級數據, 包括語音、圖片、文本、視頻等進行加工處理, 並轉換為機器可識別信息的過程。原始數據一般通過數據採集獲得, 隨後的數據標注相當於對數據進行加工, 然後輸送到人工智慧演算法和模型里完成調用。
簡單來說，數據標注就是數據標注員藉助標注工具，對圖像、文本、語音、視頻等數據進行拉框、描點、轉寫等操作，以產出滿足AI機器學習標注數據集的過程。

Ⅹ 數據標注是什麼行業

數據標注是行業互聯網。

數據標注員是互聯網興起的一門行業，這有點類似運營編輯，簡單來說就是給人工智慧AI大腦灌輸一些特定的符號和標記，例如在文本、語音、圖像、視頻等方面做出標記，從而讓演算法可以理解這些標記，並不斷學習，最終達到智能的效果。

數據標注員介紹：

1、數據標注員就是給人工智慧AI大腦灌輸一些特定的符號和標記，相當於AI智能的入門級崗位；

2、例如在文本、語音、圖像、視頻等方面做出標記，從而讓演算法可以理解這些標記，並不斷學習，最終達到智能的效果。

數據標注員職責范圍：

數據標注的職責在於，將提供給人工智慧的大量圖片中，把不同場景的事物中將目標事物找出來，作為供人工智慧練習認知的訓練數據。