数据标注怎么学(数据标注新手培训)
数据标注怎么学(数据标注新手培训)时间：2022-04-1914:52:37作者：writer001阅读：
分享到：数据标注怎么学？人工智能训练师数据标注员好不好做，数据标注新手培训有没有？你可能最近在了解数据标注这个行业今天小编跟大家一起聊一聊~新手如何入门数据标注行业，并学习通过后正式接单做项目开启随时随地赚米模式~
数据标注怎么学学习数据标注目前有两种方式推荐
1.面试数据标注员
现在很多公司也在招聘数据标注员，可以打开你手机上的boss直聘、智联招聘、前程无忧等招聘平台上搜索“数据标注员”可以看到相关的招聘信息，一般公司招聘而言对这一岗位要求都不是很高，只要你肯耐心细心有无经验都可以的，新手入职项目经理都会对你做一些数据标注新手培训，否则以后你也没办法帮他们做项目是吧。
2.人工智能训练师考试认证中心
根据《中华人民共和国劳动法》，人力资源社会保障部、工业和信息化部共同制定的人工智能训练师等6个国家职业技能标准出台，11月25日开始施行。
人工智能训练师包含两个工种五大等级，分别为数据标注员和人工智能算法测试员，又分初级工、中级工、高级工、技师、高级技师这由低到高的五大等级。
值得一提的是，人工智能训练师对学历要求较为宽容，更多与累计从业年限挂钩。即使你是初中毕业，已有多年工作经验或者行业小白，一样可以申报。该资格证书的认证较少受学历限制的影响，更多人有机会从事人工智能相关的工作。可以通过在人工智能训练师考试认证中心报考学习理论+实操通过后拿到人工智能训练师证书后可以在数据标注训练营接单做项目，数据标注训练营容纳了多种多样的项目类型，以及相关项目的任务讲解，随时随地可以在家兼职做项目，也适合团队转型做行业。
人工智能训练师（数据标注员）考试认证信息以及结业后推荐就业，自由时间接单，可以文章下方留言获取报考资料~
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关于数据标注你了解多少？
一、什么是数据标注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。#专栏作家#跹尘，人人都是产品经理专栏作家。人工智能产品经理，独立音乐人，擅长需求分析、原型设计和项目管理。喜欢阅读、思考、创作。网易云音乐主页：跹尘。
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题图来自unsplash，基于CC0协议
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