① 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。
② 百度大数据标注这个怎么做，让我标人跟汽车还有其他东西我怎么看着都是车啊看的眼花了
2D点时候拉框，3d的时候看。二维三维地图的进行互动，当平移二维图，三维图就会和二维图互动。
(2)数据标注怎么做扩展阅读：
二维电子地图采用大地坐标系，三维虚拟场景采用右手坐标系。且对应中还需要进行图形间的平移和缩放变换。建立此对应机制是实现两者之间互响应的。
③ 数据标注员是做什么的主要工作内容是什么
简单来说，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进行加工的一种行为。
数据标注员每天的工作就是对着图片、视频、文本等数据，不断进行着拉框、标点等操作。
这是比较典型的语音标注工具：
④ 怎么数据标注
数据标注需要使用合适的数据标注工具。
可以尝试使用曼孚科技SEED数据标注工具预标注技术加持下，标注效率可以成倍提升。
⑤ 数据标注公司如何才能做得更好
企业想要做得更好，产品与服务就必须满足市场不断变化的需求。
当前，AI商业化落地进程加快，AI企业对于标注数据集质量的要求正变得越来越高。精细化、场景化、效率化、高质化与智能化是目前数据标注公司的主要发展方向。
⑥ 数据标注是做什么的
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。
数据标注属于人工智能行业中的基础性工作，需要大量数据标注专员从事相关部分的工作以满足人工智能训练数据的需求。但随着今后标注工具的不断优化，标注人员会在智能化辅助工具的帮助下减少大量重复性的工作，未来单纯依靠人工的纯手工标注工作会大大减少，与此相对数据标注工作的门槛会提高。
(6)数据标注怎么做扩展阅读：
注意事项：
在标注一个物体时，如果是用框来标注，最切记的便是框与物体本身压住，也切忌贴边，更切忌漏点。
在标注过程中，一定要打对属性，比如物体属性是车辆，就一定要打车辆的属性，否则交给客户很容易被打回来。
标注过程中，对于运动的物体，在标注过程中，框切记抖动，在部分客户中，抖动的框视为不及格。
⑦ 无人车数据标注怎么做
自动驾驶领域常用的数据标注类型：
1、2D框标
注出骑行的人，步行的人，汽车。
2、3D立方体
标注出图中的汽车。
3、多段线
标注出车道线。
4、多边形
用多边形标注出图中的车辆。
5、语义分割
对图片中的不同区域进行分割标注。
6、视频标注
跟踪标注视频中行驶的车辆。
AI优评：
无人驾驶对数据标注的广大需求只是人工智能时代下的一个缩影。不只是无人驾驶，像智慧城市、智能家居、智慧金融等领域，对于数据标注的需求仍旧处于一个需求量大并且专业度高的水平。在庞大的需求面前，数据标注行业已经开始进入急速扩张的时代，然而在这样的背景之下，建立行业准入标准，统一完善行业人才培训体系成为了共同的呼声。
AI优评作为数据标注人才培养中心，致力于构建更加专业和科学的人才评价标准，建立统一的人才评价体系，并为数据标注人才推荐提供就业机会，推动行业的发展，为人工智能实现更大范围的应用保驾护航。
⑧ 数据标注哪里做的专业
现在这类专业团队有很多，比如图像、文本、视频、语音等标注能力 项目管理能力。方便项目经理快捷管理项目与团队，前段时间通过科乐园这里了解过
⑨ 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。
⑩ 数据标注哪里做的好
标 注 功 能 模块这是标注他们的核心功能，要 具备多种数据，比如图像、文本、视频、语音等标注能力 项目管理能力。方便项目经理快捷管理项目与团队，前段时间通过科 乐 园这里了解过..