什么是数据标注
1.什么是数据标注这个是IT互联网公司的一个职位，数据标注员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“。这个岗位工作任务简单的，没什么技术含量。工资基本也不高，大部分3000-4000，很少有5000以上的。而且这类IT公司大部分都是民营公司，待遇不会太高。
训练集和测试集都是标注过的数据。
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。
2.举例说明我们在聊天软件中，通常会有一个语音转文本的功能，这种功能的实现大多数人可能都会知道是由智能算法实现的，但是很少有人会想，算法为什么能够识别这些语音呢，算法是如何变得如此智能的？
其实智能算法就像人的大脑一样，它需要进行学习，通过学习后它才能够对特定数据进行处理，反馈。
正如语音的识别，模型算法最初是无法直接识别语音内容的，而是经过人工对语音内容进行文本转录，将算法无法理解的语音内容转化成容易识别的文本内容，然后算法模型通过被转录后的文本内容进行识别并与相应的音频进行逻辑关联。
也许会有人问，那么不同的语速、音色模型算法怎么能够分辨呢。这就是为什么模型算法在学习时需要海量数据的原因，这些数据必须覆盖常用语言场景、语速、音色等，全面的数据才能训练出出色的模型算法。语音标注的过程如下图示，便于理解。
3.常见的数据标注类型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。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。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。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。）
4.参考“谈谈人工只能标注那些事儿”http://app.myzaker.com/news/article.php?pk=5a1d1fea1bc8e08903000015
数据标注是做什么的
数据标注数据标注就是数据加工人员借助类似于BasicFinder这样的标记工具，对人工智能学习数据进行加工的一种的行为，通常数据标注的类型包括：图像标注，语音标注，文本标注，视屏标注等种类，标记的基本形式有标注画框，3D画框，文本转录，图像打点，目标物体轮廓线等等。
数据标注的目的近年来，人工智能发展这个话题如火如荼，作为人工智能三大决定性影响因素：算法，算力和数据，再过去的几年中野取得了很大的突破，数据是人工智能的血液，而数据只有加上标注才有意义数据标注的公司https://www.appen.com.cn/services/data-annotation/http://www.awkvector.com/
1图像边框图像边框是一种对目标对象进行标注的简单处理，常用于自动驾驶等应用场景，根据提供的的数据的质量和数量，在图像边框的帮助下，机器模型通过训练就能沟识别出你所需要的目的对象2、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，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3、多边形标注对图形中目标对象进行检测和定位，相较矩形框标注，多边形标注更贴合识别对象的轮廓，不会包含与识别对象不相关的噪音，因而更加精确。常见游泳馆包括：航天影像，医药影像登。
4、区域标注相对的边框标注，区域标注更加精确，边缘可以是柔性的，如：自动驾驶中的道路识别。5、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。6、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。）数据标注员可以说是AI消灭了一部分工作又创造出来的一种工作。在未来AI发展良好的前提下，数据的缺口一定是巨大的。可以预见3-5年内数据标注员的需求会一直存在。至于发展，其实所谓一些熟能生巧的工作，都是有被替代掉的风险的。深度学习解决的一件事情就是熟能生巧。在这个岗位上，其实你的一些想法就代表了AI的想法，AI会根据你标注的数据进行学习，想想还是有点成就感的。数据标注可以说是AI的入门级岗位，未来可转向其他AI岗位。如项目实施顾问等，这就要求更多的工作技能，需要再工作中积累。数度智慧，自主研发，自主产权，牢记先创精神，牢记科学价值观。围绕不同的需求自主研发第三方辅助分析标注工具。标注工具支持图像、文本和视频等多种标注形式图像分类，矩形框，多边形，曲线定位，3D定位文本分类，文本实体标注，视频跟踪等可扩展性插件设计通过插件形式支持自定义标注，可根据具体需求开发不同的标注形式导出支持主流数据集格式支持PascalVoc（与ImageNet采用的格式相同）和CoreNLP等标准。跨平台，多语言，兼容不同操作系统支持Window/Mac/CentOS/Ubuntu，支持中/英文，满足所有团队需求。数度智慧官方网址：https://www.shudu-ai.com