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。
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。
温馨提示：答案为网友推荐，仅供参考
第1个回答 2023-03-14
数据标注是大部分人工智能算法得以有效运行的关键环节。简单来说，数据标注是对未经处理过的语音、图片、文本、视频等数据进行加工处理，从而转变成机器可识别信息的过程。
目前主流的机器学习方式是以有监督的深度学习方式为主，对于标注数据有着强依赖性需求，未经标注处理过的原始数据多以非结构化数据为主，这些数据难以被机器识别和学习。只有经过标注处理后的结构化数据才能被算法模型训练使用。
数据标注的类型主要是图像标注、语音标注、3D点云标注和文本标注。
在人工智能发展历程中，数据一直被当作其“血液”。数据标注是人工智能算法得以有效运营的关键环节，想要实现人工智能就要先让计算机学会理解并具备判断事物的能力。数据标注的过程就是通过人工贴标的方式，为机器系统提供大量学习的样本，数据标注是把需要机器识别和分辨的数据打上标签，然后让计算机不断地学习这些数据的特征，最终实现计算机能够自主识别。
可以说数据决定了AI的落地程度，精准的数据集产品和高度定制化数据服务更是受到各大企业的重视。
景联文科技在全国拥有四个大型数据处理基地，智能数据标注平台涵盖标注工作台和产能管理体系，提供完整的语音、图像、文本、视频的全领域数据处理能力。景联文科技官网
第2个回答 2021-03-09
数据标注是使用特定工具对图像、文本等进行处理的工作，常见的几种数据标注类型如下： 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，一张图可以有很多分类/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。 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。 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。 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。 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。 数据标注的话，现在大数据时代，做人工智能需要对海量的数据举行标注和分析，以后的方向可以往数据分析方向发展，当然，啊前提是你非常熟悉这个行业的各种数据。
前期的技术含量确实不高，但是都是积淀，工资的话基本会在3000-5000，把我这些数据之后跳槽会有较好地发展， 我现在就在负责标注团队。目前在往数据挖掘方向转型。
前期的技术含量确实不高，但是都是积淀，工资的话基本会在3000-5000，把我这些数据之后跳槽会有较好地发展， 我现在就在负责标注团队。目前在往数据挖掘方向转型。
第3个回答 2021-03-09
数据标注专注于人工智能领域，为人工智能行业提供数据采集，数据清洗，数据标注，等数据类服务；
经营范围
数据采集业务有：图像采集，语音采集，道路采集，文本采集，视频采集等；
数据标注业务有：图片标注，语音标注，文本标注，视频标注，道路标注，行人标注，人脸106点，图像语义分割；
数据标注工具开发定制：矩形框，多边形，圆形，椭圆，折线，点，扣图，OCR，3D框，3D点云等全系列标注工具；
行业应用领域包含：无人驾驶，无人超市，人脸识别，智能家居，智能教育，智能医疗，智能安防，工业，制造业等；
同时我们学习大数据分析，大数据处理，语音识别，图像识别，算法新技术，引擎训练。
经营范围
数据采集业务有：图像采集，语音采集，道路采集，文本采集，视频采集等；
数据标注业务有：图片标注，语音标注，文本标注，视频标注，道路标注，行人标注，人脸106点，图像语义分割；
数据标注工具开发定制：矩形框，多边形，圆形，椭圆，折线，点，扣图，OCR，3D框，3D点云等全系列标注工具；
行业应用领域包含：无人驾驶，无人超市，人脸识别，智能家居，智能教育，智能医疗，智能安防，工业，制造业等；
同时我们学习大数据分析，大数据处理，语音识别，图像识别，算法新技术，引擎训练。
第4个回答 2022-09-01
数据标注是对人工智能产品现状的全方位刻画，利用对非结构化数据的标注，对图像、文本、视频、音频等数据进行不同方式的提取，不仅提取了数据价值，也为非结构化数据管理打下了坚实基础。促进各个行业发展，助力企业业务突破。
常见的数据标注任务包括分类标注、标框标注、区域标注、描点标注和其他标注等。现阶段计算机的特征数据分为图像数据、语音数据和文本数据三大类。同时，根据AI产品不同的迭代周期、算法模型的匹配结果，每个大类又可以分为许多小类。
常见的数据标注任务包括分类标注、标框标注、区域标注、描点标注和其他标注等。现阶段计算机的特征数据分为图像数据、语音数据和文本数据三大类。同时，根据AI产品不同的迭代周期、算法模型的匹配结果，每个大类又可以分为许多小类。
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