車的數據標注是做什麼的

『壹』 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。

『貳』 數據標注是什麼工作

數據標注是大部分人工智慧演算法得以有效運行的關鍵環節。人工智慧演算法是數據驅動型演算法，也就是說，如果想實現人工智慧，首先需要把人類理解和判斷事物的能力教給計算機，讓計算機學習到這種識別能力。

數據標注的過程是通過人工貼標的方式，為機器系統可供學習的樣本。數據標注是把需要機器識別和分辨的數據貼上標簽，然後讓計算機不斷地學習這些數據的特徵，最終實現計算機能夠自主識別。

標注是對未處理的初級數據，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。

那麼我們應該需要掌握什麼技能才能去做這個兼職呢?

我們首先需要認識公司使用的系統，每個標注項目都有自己的標注軟體。按照難易區別，上線前需要接受系統的培訓，培訓周期在1個星期到一個月，

只要會基本的電腦操作，能熟練使用標注對應的系統就能上線兼職。

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。

描點標注

適用：圖像

應用：人臉識別、骨骼識別

『叄』 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。

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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。

『肆』 互聯網數據標注員是做什麼的有什麼發展前途嗎

1、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加工的一種行為。數據標注員的日常工作是藉助標注工具對文本、圖像、語音、視頻等數據進行拉框、描點、轉寫等操作，產出機器學習所需要的數據集。

2、數據標注行業發展前景市場需求量還是非常巨大的，AI的入門級崗位，未來可轉向其他AI崗位。總結更多的工作技能，更多經驗在工作中積累。5G時代的到來極大地解決了數據傳輸的問題，人類向著智能化社會邁出了至關重要的一步，智能家居、智能機器人、無人駕駛等等所需求的數據量是非常龐大的。

數據標注工作內容

1、語義分割

通常來說一張大小和復雜度適中的圖片需要45分鍾至1小時才能完成。雖說標注時間長，但與其他標注類型相比，模型通常僅需少量的語義分割圖片訓練便可達到精準的識別。

2、矩形框標注

矩形框標注是最簡單的圖像標注類型，大量的矩形框標注數據可以訓練出模型來識別需要的對象。

3、多邊形標注

常見的多邊形標注應用包括機器人抓取、醫學影像識別、衛星圖片識別等。

『伍』 數據標注是做什麼的

數據標注是指將收集的數據包括文本、圖片、語音等，通過整理和標注後，教會人工智慧設備或系統能識人辨物，不斷學習和成長，最終達到人工智慧。

工作人員把手機的照片轉化成機器識別的過程就是數據標注，機器無法分辨人類的語音，但是可以通過用機器識別的語言告訴它，這是某個物件，機器通過學習照片中的特徵，直到它可以自行識別物品，然後再給機器任意一張物體的照片，它就能認出來這是某個物體了。

數據標注員是人工智慧的基石，與人工智慧行業「高科技」、「高附加值」的標簽相比，數據標注員所從事的工作仍然屬於勞動密集型工作，唯一與科技沾邊的可能就是每天需要抱著電腦進行操作。

工作內容

數據標注是把需要計算機識別和分辨的圖片事先打上標簽，讓計算機不斷地識別這些圖片的特徵，最終實現計算機能夠自主識別。數據標注為人工智慧企業提供了大量帶標簽的數據，供機器訓練和學習，保證了演算法模型的有效性。

常見的幾種數據標注工作包括分類標注，一般是從既定的標簽中選擇數據對應的標簽，是封閉集合。第二個是標框標注，機器視覺中的標框標注，就是框選要檢測的對象。第三個是區域標注，相比於標框標注，區域標注要求更加精確。第四個是描點標注，一些對於特徵要求細致的應用中常常需要描點標注。