數據標注是什麼工作

A. 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。

B. 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。

C. 做數據標注員是什麼體驗

做數據標注員也是比較累的。

1、數據標注需要長時間的坐著不動，身體會比較疲憊。所以要勞逸結合。

2、工作與生活的關系是相輔相成的，工作可以為生活提供保障，更好生活則是工作的目的。

3、人如果不工作的話，生活不僅沒有保障，還會碌碌無為，失去價值和樂趣。但如果只工作的話，就沒有時間享受生活，這樣的經歷是不快樂的。

一般地，數據標注都是在專業的標注工具和平台上進行，數據標注師通過標注工具或平台對不同類型的標注任務進行相應的操作。例如針對文本標注，通常需要我們對文字、語句進行拆分或者標記；圖像標注則需要我們對圖像中的內容進行畫框或者添加相應的標簽；常見的語音標注一般需要我們將音頻切割成規定的幾段，或者是將音頻中的內容轉寫成文字。

D. 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。

E. 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。

F. 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。

(6)數據標注是什麼工作擴展閱讀

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。

G. 京東數據標注是幹嘛的

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。

提供高標准、高質量的數據清洗及數據標注服務，可以根據客戶的業務需求定製標注工具，生成高質量的訓練數據。適用於各種復雜場景數據採集需求，海量標注團隊線下採集，為客戶提供高質量源數據。數據標注員是指主要從事人工智慧行業的人員。

通俗理解就是互聯網上面的編輯師，他主要是負責一些數據標注工具，對大量的文本信息、圖片信息、語音信息、視頻信息進行歸類、整理、糾錯、標注的內容。

常見的幾種數據標注工作包括：

1、分類標註：簡單來說就是打標簽。一般而言，就是從已建立的標簽中選擇相應的數據，即封閉集合。

2.標簽：在機器視覺中，標簽是由框架選擇要檢測的對象。

3.區域標註：區域標注比標框標注更准確。

4.描點標註：一些特徵要求詳細的應用往往需要描點標注。

H. 數據標注屬於什麼部門

數據標注屬於研發部門測試部。主要就是在數據標注軟體上針對文本圖片等進行標注，入職後會統一培訓。使用公司內部標注工具針對圖片及視頻等內容進行標注，包括人臉、商品、物體，場景等；針對3D模型進行清理、校準、壓縮、格式轉換，並根據要求進行外參標定。結合標注需求，整理完善標注規則與標注方法，並完成標注任務。

相關知識

要說起數據標注那我們也就不得不說下從事數據標注工作的數據標注員這個群體。人工智慧、深度學習這種名詞看似高深莫測非常高大上，但目前提供給機器深度學習的數據標注採集等工作，仍是基於密集勞動力的人工智慧數據標注產業。數據標注員和工廠流水線上的操作員也是沒有多大區別的，目前這種情況確實是事實。

I. 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。