① 數據標注是什麼意思
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。
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。
數據標注產業主要是根據用戶或企業的需求，對圖像、聲音、文字等對象進行不同方式的標注，從而為人工智慧演算法提供大量的訓練數據以供機器學習使用。
拓展資料：數據標注的應用場景
數據標注產業的發展，促進了人工智慧的蓬勃興起，其主要的應用行業和不同行業的標注場景總結如下。
(1)自動駕駛：利用標注數據來訓練自動駕駛模型，使其能夠感知周圍的環境並在很少或沒有人為輸入的情況下移動。自動駕駛中的數據標注涉及行人識別、車輛識別、紅綠燈識別、道路識別等內容，可以為相關企業提供精確的訓練數據，為智能交通保駕護航。
(2)智能安防：數據標注擴大了現有安防系統的感知范圍，通過融合各種來源的數據並進行協同分析，提高監控和報警的准確性;
其對應的標注場景有面部識別、人臉探測、視覺搜索、人臉關鍵信息點提取以及車牌識別等。
(3)智慧醫療：人工智慧和大數據分析技術應用於醫療行業，可以深入洞察醫學知識和數據，幫助醫生和患者解決在醫學影像、新葯研發、腫瘤與基因、健康管理等領域所面臨的影像識別困難、葯物研發成本巨大、癌症治療效果不佳等難題。其所涉及的場景有手術工具標識、處方識別、醫療影像標注、語音標注等。
(4)工業4.0：利用標注數據訓練和驗證機器人應用程序的計算機視覺模型，從而使模型對工業環境內的各類障礙物、機械設備和機器人有更加精確的感知，實現工業智能機器與所處環境中人和物的安全交互。對應的場景有機械手臂導航、倉儲碼垛、自動分揀或抓取、自動焊接等。
(5)新零售：將人工智慧和機器學習應用於新零售行業，可以通過商品銷售數據以及用戶的真實反饋促進電子商務的銷售，提高用戶的個性化體驗以及預測客戶需求，並實現線上貨物推薦的精準化。新零售中涉及的標注場景包括超市貨架識別、無人超市系統和電子商務智能搜索與推薦等。
(6)
智慧農業：依託精準的數據標注實現對農作物的定位以及對其成熟度和生長狀態的識別，實現農作物智能採摘並解決精準農葯撒播問題，從而減少人力消耗並提高農葯利用率。目前，智慧農業中有關數據標注的場景有栽培管理、精準水肥和安全監測等。
常見的數據標注任務包括分類標注、標框標注、區域標注、描點標注和其他標注等。
② 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。
③ 網路游戲上說的公測、內側、封測和不刪檔測試分別都是什麼意思
公測就是伱注冊個號下好游戲就可以玩，內測是部分人從游戲公司和媒體部分玩家得到資格體驗游戲，封測就是封閉性的測試，，不刪檔就是這次的體驗中的角色資料在以後還會在，下次測試可以接著著個人物玩
④ 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。