数据标注是做什么的，数据标注具体是干什么（我们就像AI的“幼儿教师”）

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• 1、数据标注是做什么的：一天在屏幕上标200万个点 数据标注师：我们就像AI的“幼儿教师”
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1、数据标注是做什么的：一天在屏幕上标200万个点 数据标注师：我们就像AI的“幼儿教师”

来源：科技日报

“都说数据是人工智能（AI）时代的石油，我们的工作就是把原油炼成汽油。”

“我们就像一个‘幼教’，教AI更好地认识数据。”

……

聊起数据标注师这份职业，“90后”李宇龙显得格外兴奋。虽然从业仅4年，但他已经是一名资深的数据标注师。

数据标注师是随着人工智能的发展而出现的新职业。人工智能练习认知需要大量经过标注的数据，数据标注工作最早由AI工程师完成，随着人工智能所需数据量的不断增加，数据标注逐渐独立成为新的工种。

“数据标注有时候就像玩游戏。”李宇龙最近正做一个自动驾驶的数据标注项目，工作内容是对照一张2D街景照片，在相应的3D点云图上框选打点。

“你看，把汽车框起来，都打成白色的点，就代表这是一个障碍物。”随着鼠标快速滑动，屏幕上的点云图不断翻转，一个个针尖大的数据点被标注在图中不同物体上——蓝色是路面、绿色是绿植、红色是路沿、白色是障碍物。

李宇龙说，像这样一张普通的点云图，大约要标注18万个点，一个熟练的数据标注师只用半个多小时就能完成，“这样算下来，一天标200万个点不成问题”。

李宇龙原本在一家印制电路板的外资企业工作，偶然机会下接触了数据标注行业，便投身其中。他说，与传统产业相比，这份职业有种“科幻感”：传统行业的原料、产品都看得见、摸得着，而数据标注师只需要一台电脑、一根网线，原料是数据，产品也是数据。

然而，这份“科幻”的职业却实实在在地改变着现实生活。自动驾驶、人脸支付、智慧医疗、智能家居……人工智能正在给生活带来越来越多的便利，这背后都有着数据标注师的功劳。

“虽然我们从事的是人工智能领域最基础的工作，却经常能体会到价值感。”李宇龙说，新冠肺炎疫情期间他和同事做了一个医疗项目，是在肺部CT片上标注病灶数据，以提高人工智能对病毒的识别能力。“平常医生看一张CT片需要几分钟，如果用改进后的人工智能算法作为辅助，几秒钟就能初步判断一张CT上是否存在疑似病毒。”

从事数据标注需要每天对着电脑，不免让人觉得枯燥。但李宇龙却说，数据标注为他打开了更大的世界，因为经常接触不同的项目，每个项目涉及的领域也不同，会经常带来新鲜感。

“更重要的是，这会是一个持续发展的行业。”李宇龙说，随着人工智能进入越来越多的行业领域，对数据标注的需求会更多、要求也会更高，数据标注行业的前景无限。

如今，仅李宇龙所在的百度（山西）人工智能基础数据产业基地，就有35家数据标注企业、2300多名数据标注师。百度智能云数据众包则拥有超过5万名线下采集员，超过2000万名众包互联网用户。

“每当有人问起我的职业，我回答数据标注师的时候，对方的脸上总是写满了问号。”李宇龙说，期待有越来越多人了解这个行业，“希望有一天，大家提起数据标注师，就像提起教师、医生一样。”

2、数据标注是做什么的，数据标注具体是干什么

数据是未来的货币，随着人工智能逐渐参与我们的日常生活，数据和它的正确使用会对现代社会造成重大影响。经过准确标注的数据可以被机器学习算法有效地用于检测问题并提出可行的解决方案，因此，数据标注是这一变革中不可或缺的一部分。在今天的文章中，我们将谈谈什么是数据标注，以及如何有效地进行标注。

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数据标注是指给原始数据（如图像、视频、文本、音频和3D点云）添加标签的过程，带有标签的数据被称为训练数据，这些标签形成了数据属于哪一类对象的表示，帮助机器学习模型在未来遇到从未见过的数据时，也能准确识别数据中的内容，训练数据可以有多种形式，包括图像、语音、文本或特征，这取决于所使用的机器学习模型和手头要解决的任务。它可以是有标注的或无标注的。当训练数据被标注时，相应的标签被称为Ground Truth。

对汽车标注相应数据标签

创建什么类型的训练数据集完全取决于想要用其执行的任务。机器学习，深度学习算法可以根据它们需要的数据类型大致分为三类：

• 监督学习

监督学习，最常见的类型，是一种机器学习算法，需要数据和相应的标注标签来训练。

像图像分类和图像分割这样的流行任务就属于这种模式，典型的训练程序包括向机器提供标注数据以帮助模型学习，并在未标注的数据上测试学习的模型，带有数据标签的数据集被称为训练集，而未带有数据标签的数据（未标注数据）则被称为测试集。

• 无监督学习

在无监督学习中，提供没有标注的输入数据，模型在没有数据标签的情况下进行训练。

常见的无监督训练算法包括自动编码器（autoencoders），其输出与输入相同。无监督学习方法还包括聚类算法，该算法将数据分为 “n “个聚类，”n “是一个超参数。

• 半监督学习

在半监督学习中，使用标注过的数据和原始数据的组合来训练模型，虽然这通过使用两种数据来减少数据标注的成本，但在训练时一般会对训练数据做出很多严格的假设。半监督学习的使用案例包括蛋白质序列分类和互联网内容分析。

• 图像数据标注

图像数据标注包括2D包围框标注、多边形标注、语义分割标注、关键点标注、折线标注、立体框标注等。

在冰山标注平台进行语义分割标注

• 语音/音频数据标注

涉及对来自人、动物、环境、乐器等的音频成分进行分类和转写。

分类：例如识别特定濒危动物的声音，用来跟踪它们的行踪以及数量增长。

转写：将人类发音人的语言及方言按照一定规则转写成文字，用来增强语音识别应用。

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• 文本数据标注

文本标注类型较为丰富，但不论哪种类型，它背后的主要意图是让机器学习算法能够理解文本背后的语义含义，一个较为常见的用例是实体提取，人类标注员通过对文本的特定词汇或短语赋予相应的标签用来训练机器学习算法，使其能够分析文本中的关键信息并具有一定的推理能力。

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另一个较为常见的类型是OCR光学字符识别，它允许应用程序用摄像头扫描文稿并将其中的文字转换为电子文本，如苹果内置的实况文本和全能扫描王App都使用了OCR技术。

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• 3D点云数据标注

3D点云是由激光雷达扫描环境产生的，3D点云是人工智能所看到的现实世界的数字化展现形式。3D点云通常用于自动驾驶汽车，以训练机器学习算法来识别道路上的所有障碍物，并允许车辆在道路上做出正确决策。

在冰山标注平台进行3D点云标注

现在我们知道了什么是人工智能中的数据标注，但还不了解它是如何工作的，数据标注的工作过程按以下时间顺序进行。

• 数据采集

在数据标注进行前，我们需要采集到足够多的原始数据，因为它是我们用来标注的原材料，一般数据采集分为以下几种数据来源：

-网络爬虫：通过互联网爬取数据

-内部数据：企业内部长期积累的原始数据

-定制化采集：根据机器学习任务类型进行布置场景和演员进行采集，或在相关场所安置传感器进行采集

• 数据清洗

对采集数据进行筛选分类，并清洗坏数据。

• 数据标注

针对打算执行的机器学习任务，选择正确的数据标注类型对原始数据进行标注。

• 数据质量检测

数据的质量对机器学习训练至关重要，在数据标注完成后或进行时对数据质量进行监测是必要的环节，通常采用人员交叉质检和采样抽检的方式确保数据集的准确率。

冰山数据数据标注流程图

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