① 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。
② 百度大數據標注這個怎麼做，讓我標人跟汽車還有其他東西我怎麼看著都是車啊看的眼花了
2D點時候拉框，3d的時候看。二維三維地圖的進行互動，當平移二維圖，三維圖就會和二維圖互動。
(2)數據標注怎麼做擴展閱讀：
二維電子地圖採用大地坐標系，三維虛擬場景採用右手坐標系。且對應中還需要進行圖形間的平移和縮放變換。建立此對應機制是實現兩者之間互響應的。
③ 數據標注員是做什麼的主要工作內容是什麼
簡單來說，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進行加工的一種行為。
數據標注員每天的工作就是對著圖片、視頻、文本等數據，不斷進行著拉框、標點等操作。
這是比較典型的語音標注工具：
④ 怎麼數據標注
數據標注需要使用合適的數據標注工具。
可以嘗試使用曼孚科技SEED數據標注工具預標注技術加持下，標注效率可以成倍提升。
⑤ 數據標注公司如何才能做得更好
企業想要做得更好，產品與服務就必須滿足市場不斷變化的需求。
當前，AI商業化落地進程加快，AI企業對於標注數據集質量的要求正變得越來越高。精細化、場景化、效率化、高質化與智能化是目前數據標注公司的主要發展方向。
⑥ 數據標注是做什麼的
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。
數據標注屬於人工智慧行業中的基礎性工作，需要大量數據標注專員從事相關部分的工作以滿足人工智慧訓練數據的需求。但隨著今後標注工具的不斷優化，標注人員會在智能化輔助工具的幫助下減少大量重復性的工作，未來單純依靠人工的純手工標注工作會大大減少，與此相對數據標注工作的門檻會提高。
(6)數據標注怎麼做擴展閱讀：
注意事項：
在標注一個物體時，如果是用框來標注，最切記的便是框與物體本身壓住，也切忌貼邊，更切忌漏點。
在標注過程中，一定要打對屬性，比如物體屬性是車輛，就一定要打車輛的屬性，否則交給客戶很容易被打回來。
標注過程中，對於運動的物體，在標注過程中，框切記抖動，在部分客戶中，抖動的框視為不及格。
⑦ 無人車數據標注怎麼做
自動駕駛領域常用的數據標注類型：
1、2D框標
注出騎行的人，步行的人，汽車。
2、3D立方體
標注出圖中的汽車。
3、多段線
標注出車道線。
4、多邊形
用多邊形標注出圖中的車輛。
5、語義分割
對圖片中的不同區域進行分割標注。
6、視頻標注
跟蹤標注視頻中行駛的車輛。
AI優評：
無人駕駛對數據標注的廣大需求只是人工智慧時代下的一個縮影。不只是無人駕駛，像智慧城市、智能家居、智慧金融等領域，對於數據標注的需求仍舊處於一個需求量大並且專業度高的水平。在龐大的需求面前，數據標注行業已經開始進入急速擴張的時代，然而在這樣的背景之下，建立行業准入標准，統一完善行業人才培訓體系成為了共同的呼聲。
AI優評作為數據標注人才培養中心，致力於構建更加專業和科學的人才評價標准，建立統一的人才評價體系，並為數據標注人才推薦提供就業機會，推動行業的發展，為人工智慧實現更大范圍的應用保駕護航。
⑧ 數據標注哪裡做的專業
現在這類專業團隊有很多，比如圖像、文本、視頻、語音等標注能力 項目管理能力。方便項目經理快捷管理項目與團隊，前段時間通過科樂園這里了解過
⑨ 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。
⑩ 數據標注哪裡做的好
標 注 功 能 模塊這是標注他們的核心功能，要 具備多種數據，比如圖像、文本、視頻、語音等標注能力 項目管理能力。方便項目經理快捷管理項目與團隊，前段時間通過科 樂 園這里了解過..