奇虎360数据标注是什么

Ⅰ 数据标注是做什么的

数据标注是做什么的，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、图片、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“。探究的一般过程是从发现问题、提出问题开始的,发现问题后,根据自己已有的知识和生活经验对问题的答案作出假设．设计探究的方案,包括选择材料、设计方法步骤等．按照探究方案进行探究,得到结果,再分析所得的结果与假设是否相符,从而得出结论．并不是所有的问题都一次探究得到正确的结论．有时,由于探究的方法不够完善,也可能得出错误的结论．因此,在得出结论后,还需要对整个探究过程进行反思．探究实验的一般方法步骤：提出问题、做出假设、制定计划、实施计划、得出结论、表达和交流．
科学探究常用的方法有观察法、实验法、调查法和资料分析法等．
观察是科学探究的一种基本方法．科学观察可以直接用肉眼,也可以借助放大镜、显微镜等仪器,或利用照相机、录像机、摄像机等工具,有时还需要测量．科学的观察要有明确的目的；观察时要全面、细致、实事求是,并及时记录下来；要有计划、要耐心；要积极思考,及时记录；要交流看法、进行讨论．实验方案的设计要紧紧围绕提出的问题和假设来进行．在研究一种条件对研究对象的影响时,所进行的除了这种条件不同外,其它条件都相同的实验,叫做对照实验．一般步骤：发现并提出问题；收集与问题相关的信息；作出假设；设计实验方案；实施实验并记录；分析实验现象；得出结论．调查是科学探究的常用方法之一．调查时首先要明确调查目的和调查对象,制订合理的调查方案．调查过程中有时因为调查的范围很大,就要选取一部分调查对象作为样本．调查过程中要如实记录．对调查的结果要进行整理和分析,有时要用数学方法进行统计．收集和分析资料也是科学探究的常用方法之一．收集资料的途径有多种．去图书管查阅书刊报纸,拜访有关人士,上网收索．其中资料的形式包括文字、图片、数据以及音像资料等．对获得的资料要进行整理和分析,从中寻找答案和探究线索

Ⅱ 数据标注是做什么的

首先谈谈什么是数据标注。数据标注有许多类型，如分类、画框、注释、标记等等，我们会在下面详谈。

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图片，它是完全不知道这是个啥玩意的。我们得先有苹果的图片，上面标注着“苹果”两个字，然后机器通过学习了大量的图片中的特征，这时候再给机器任意一张苹果的图片，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”的图片，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张苹果的图片中学习得到一个模型，然后我们将剩下的100张机器没有见过的图片去给它识别，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。

二、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。一般是从既定的标签中选择数据对应的标签，是封闭集合。如下图，一张图就可以有很多分类/标签：成人、女、黄种人、长发等。对于文字，可以标注主语、谓语、宾语，名词动词等。

适用：文本、图像、语音、视频

应用：脸龄识别，情绪识别，性别识别

2.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。行人识别，如下图。

适用：图像

应用：人脸识别，物品识别

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。如自动驾驶中的道路识别。

适用：图像

应用：自动驾驶

4.描点标注：一些对于特征要求细致的应用中常常需要描点标注。人脸识别、骨骼识别等。

适用：图像

应用：人脸识别、骨骼识别

5.其他标注：标注的类型除了上面几种常见，还有很多个性化的。根据不同的需求则需要不同的标注。如自动摘要，就需要标注文章的主要观点，这时候的标注严格上就不属于上面的任何一种了。（或则你把它归为分类也是可以的，只是标注主要观点就没有这么客观的标准，如果是标注苹果估计大多数人标注的结果都差不多。）

三、数据标注的过程
1.标注标准的确定
确定好标准是保证数据质量的关键一步，要保证有个可以参照的标准。一般可以：

设置标注样例、模版。例如颜色的标准比色卡。
对于模棱两可的数据，设置统一处理方式，如可以弃用，或则统一标注。
参照的标准有时候还要考虑行业。以文本情感分析为例，“疤痕”一词，在心理学行业中，可能是个负面词，而在医疗行业则是一个中性词。

2.标注形式的确定
标注形式一般由算法人员制定，例如某些文本标注，问句识别，只需要对句子进行0或1的标注。是问句就标1，不是问句就标0。

3.标注工具的选择
标注的形式确定后，就是对标注工具的选择了。一般也是由算法人员提供。大公司可能会内部开发一个专门用于数据标注的可视化工具。如：

也有使用开源的数据标注工具的，如推荐 Github 上的小工具labelImg

四、数据标注产品的设计
结合自己做过一款数据标记工具谈谈设计数据标注工具的几个小技巧。

一个数据标注工具一般包含：

进度条：用来指示数据标注的进度。标注人员一般都是有任务量要求的，一方面方便标注人员查看进度，一方面方便统计。
标注主体：这个可以根据标注形式进行设计，原则上是越简洁易用越好。根据标注所需要的注意力可以分为单个标注和多个标注的形式，可根据需求选择。
数据导入导出功能：如果你的标注工具是直接数据对接到模型上的，可以不需要。
收藏功能：这个可能是没有接触过数据标注的不会想到。标注人员常常会出现的一种情况就是疲劳，或者是遇到了那种模棱两可的数据，则可以先收藏，等后面再标。
质检机制：在分发数据的时候，可以随机分发一些已经标注过的数据，来检测标注人员可靠性。

Ⅲ 数据标注是做什么的

数据标注是指将收集的数据包括文本、图片、语音等，通过整理和标注后，教会人工智能设备或系统能识人辨物，不断学习和成长，最终达到人工智能。

工作人员把手机的照片转化成机器识别的过程就是数据标注，机器无法分辨人类的语音，但是可以通过用机器识别的语言告诉它，这是某个物件，机器通过学习照片中的特征，直到它可以自行识别物品，然后再给机器任意一张物体的照片，它就能认出来这是某个物体了。

数据标注员是人工智能的基石，与人工智能行业“高科技”、“高附加值”的标签相比，数据标注员所从事的工作仍然属于劳动密集型工作，唯一与科技沾边的可能就是每天需要抱着电脑进行操作。

工作内容

数据标注是把需要计算机识别和分辨的图片事先打上标签，让计算机不断地识别这些图片的特征，最终实现计算机能够自主识别。数据标注为人工智能企业提供了大量带标签的数据，供机器训练和学习，保证了算法模型的有效性。

常见的几种数据标注工作包括分类标注，一般是从既定的标签中选择数据对应的标签，是封闭集合。第二个是标框标注，机器视觉中的标框标注，就是框选要检测的对象。第三个是区域标注，相比于标框标注，区域标注要求更加精确。第四个是描点标注，一些对于特征要求细致的应用中常常需要描点标注。

Ⅳ 什么是数据标注

数据标注最基本的就是画框，比如检测目标是车，标注员就需要把一张图上的所有车都标出来，画框要完全卡住车的外接矩形，框得不准确机器就可能“学坏”。再比如人的姿态识别，就包括18个关键点，经过训练的标注员才能掌握这些关键点的标注，标注完成的数据也才能符合机器学习的标准。

自动标注技术是在计算机制图技术发展的基础上形成的一门技术。主要是利用存储在数据库属性表中的信息来自动标注主题特征，在标注时可以用主题属性表中任意域的正方便地改变标注属性的位置、字体、风格、大小和颜色。

自动注记的主要内容是地图注记。地图注记是地图的基本内容之一，如同地图上其他符号一样，注记也是一种符号，在许多情况下起定位作用。它是将地图信息在制图者与用图者之间进行传递的重要方式。例如，根据注记的位置和结构，可以指示点位，根据注记的间隔和排列走向，指示对象的范围。