数据标注是什么工作

A. 数据标注是什么意思

数据标注是对未经处理的初级数据, 包括语音、图片、文本、视频等进行加工处理, 并转换为机器可识别信息的过程。原始数据一般通过数据采集获得, 随后的数据标注相当于对数据进行加工, 然后输送到人工智能算法和模型里完成调用。
简单来说，数据标注就是数据标注员借助标注工具，对图像、文本、语音、视频等数据进行拉框、描点、转写等操作，以产出满足AI机器学习标注数据集的过程。

B. 数据标注员是做什么的

所谓数据标注，就是给各种人工智能产业提供标注，以供AI对这些数据进行“学习”。

就像是AI的老师一样，教会它们识别各种物质的特性，比如汽车上安装的人工智能设备，并不是一开始就知道路况的，刚开始的时候是通过人工给它们标注出数据，教会它们认识哪些是障碍物，哪些是汽车和人群，从而学会识别物体。

数据标注员的工作操作起来其实并不复杂，但十分考验人的忍耐力和做事的细致认真程度。这个与“人脸识别”、“无人驾驶”等高科技相关的职业，其实特别重要，比如一张路况图中有行人、机动车、红绿灯等要素，只有被逐一标出后，无人驾驶汽车就能更快识别，但是一旦没有标出图中那俩白色的汽车，它就很可能直接撞上去。所以，数据标注员的重要性可见一斑。

C. 做数据标注员是什么体验

做数据标注员也是比较累的。

1、数据标注需要长时间的坐着不动，身体会比较疲惫。所以要劳逸结合。

2、工作与生活的关系是相辅相成的，工作可以为生活提供保障，更好生活则是工作的目的。

3、人如果不工作的话，生活不仅没有保障，还会碌碌无为，失去价值和乐趣。但如果只工作的话，就没有时间享受生活，这样的经历是不快乐的。

一般地，数据标注都是在专业的标注工具和平台上进行，数据标注师通过标注工具或平台对不同类型的标注任务进行相应的操作。例如针对文本标注，通常需要我们对文字、语句进行拆分或者标记；图像标注则需要我们对图像中的内容进行画框或者添加相应的标签；常见的语音标注一般需要我们将音频切割成规定的几段，或者是将音频中的内容转写成文字。

D. 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。

E. 互联网数据标注员是做什么的有什么发展前途吗

1、数据标注是通过数据标注员借助标注工具，对人工智能学习数据加工的一种行为。数据标注员的日常工作是借助标注工具对文本、图像、语音、视频等数据进行拉框、描点、转写等操作，产出机器学习所需要的数据集。

2、数据标注行业发展前景市场需求量还是非常巨大的，AI的入门级岗位，未来可转向其他AI岗位。总结更多的工作技能，更多经验在工作中积累。5G时代的到来极大地解决了数据传输的问题，人类向着智能化社会迈出了至关重要的一步，智能家居、智能机器人、无人驾驶等等所需求的数据量是非常庞大的。

数据标注工作内容

1、语义分割

通常来说一张大小和复杂度适中的图片需要45分钟至1小时才能完成。虽说标注时间长，但与其他标注类型相比，模型通常仅需少量的语义分割图片训练便可达到精准的识别。

2、矩形框标注

矩形框标注是最简单的图像标注类型，大量的矩形框标注数据可以训练出模型来识别需要的对象。

3、多边形标注

常见的多边形标注应用包括机器人抓取、医学影像识别、卫星图片识别等。

F. 什么是数据标注师

AI数据标注员被称作“人工智能背后的人工”。“数据是人工智能的血液。当下是大数据基础上的人工智能，是数据智能的深度学习时代，可以说谁掌握了数据，谁就有可能做好。

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。

不同的数据类型对标注员的要求也不一样。除了一般较为简单、可以通过培训掌握的标注，还有一些需要专业背景的标注，比如在医疗数据标注中，标注员需要做医疗图像的分割，把肿瘤区域标出来，类似工作就需要看得懂片子的医生完成。再比如地方方言或外国文字，需要的也是掌握那门语言的标注员。

(6)数据标注是什么工作扩展阅读

随着人工智能的发展，数据的训练量非常大，数据标注公司应运而生，这些公司以网络方式运作，一个平台有产品经理和项目经理，接到一个任务就找人来做，大家通过网络群组报名后，由产品经理来培训，之后各自领取自己的任务，登录账号进行标注，检验经理校验合格后就付钱，不合格则需要重新修正。

目前已经形成庞大的数据加工队伍，仅北京就有一百多家专门从事数据标注的公司，全国从事这项工作的人大概超过千万，很多头部的互联网技术企业都有自己的数据标注公司。

G. 京东数据标注是干嘛的

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。

提供高标准、高质量的数据清洗及数据标注服务，可以根据客户的业务需求定制标注工具，生成高质量的训练数据。适用于各种复杂场景数据采集需求，海量标注团队线下采集，为客户提供高质量源数据。数据标注员是指主要从事人工智能行业的人员。

通俗理解就是互联网上面的编辑师，他主要是负责一些数据标注工具，对大量的文本信息、图片信息、语音信息、视频信息进行归类、整理、纠错、标注的内容。

常见的几种数据标注工作包括：

1、分类标注：简单来说就是打标签。一般而言，就是从已建立的标签中选择相应的数据，即封闭集合。

2.标签：在机器视觉中，标签是由框架选择要检测的对象。

3.区域标注：区域标注比标框标注更准确。

4.描点标注：一些特征要求详细的应用往往需要描点标注。

H. 数据标注属于什么部门

数据标注属于研发部门测试部。主要就是在数据标注软件上针对文本图片等进行标注，入职后会统一培训。使用公司内部标注工具针对图片及视频等内容进行标注，包括人脸、商品、物体，场景等；针对3D模型进行清理、校准、压缩、格式转换，并根据要求进行外参标定。结合标注需求，整理完善标注规则与标注方法，并完成标注任务。

相关知识

要说起数据标注那我们也就不得不说下从事数据标注工作的数据标注员这个群体。人工智能、深度学习这种名词看似高深莫测非常高大上，但目前提供给机器深度学习的数据标注采集等工作，仍是基于密集劳动力的人工智能数据标注产业。数据标注员和工厂流水线上的操作员也是没有多大区别的，目前这种情况确实是事实。

I. 数据标注是什么行业

数据标注是行业互联网。

数据标注员是互联网兴起的一门行业，这有点类似运营编辑，简单来说就是给人工智能AI大脑灌输一些特定的符号和标记，例如在文本、语音、图像、视频等方面做出标记，从而让算法可以理解这些标记，并不断学习，最终达到智能的效果。

数据标注员介绍：

1、数据标注员就是给人工智能AI大脑灌输一些特定的符号和标记，相当于AI智能的入门级岗位；

2、例如在文本、语音、图像、视频等方面做出标记，从而让算法可以理解这些标记，并不断学习，最终达到智能的效果。

数据标注员职责范围：

数据标注的职责在于，将提供给人工智能的大量图片中，把不同场景的事物中将目标事物找出来，作为供人工智能练习认知的训练数据。