作為人工智能三大決定性影響因素，算法、算力與數(shù)據(jù)，一直是行業(yè)研究的重中之重。

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然而，相比于算法與算力，數(shù)據(jù)領域受到的關注度顯然少了很多。尤其是數(shù)據(jù)標注行業(yè)，作為人工智能產業(yè)的基石，與處在聚光燈下的AI整體行業(yè)相比，顯得那么粗礪與拙樸。

不過，隨著時代的發(fā)展，這種情況出現(xiàn)了很大的改觀，數(shù)據(jù)標注的重要性越來越得到整個AI行業(yè)的認可。AI對數(shù)據(jù)的質量、規(guī)模和場景化方面的要求越來越高，精細化、領域化成為了標注數(shù)據(jù)的新標準。

1.什么是數(shù)據(jù)標注

數(shù)據(jù)標注是AI行業(yè)的一個分支。目前的人工智能算法由數(shù)據(jù)驅動，一個好的模型需要質量優(yōu)異的數(shù)據(jù)資源做支撐。

想要了解什么是數(shù)據(jù)標注，就得先理解人工智能的目標：機器代替人的認知與思考。

回想一下我們在小的時候是如何認知這個世界的，比如汽車。當我們第一次見到汽車這個物體時，我們并不知道它叫什么有什么用。我們的父母會告訴我們，這個東西讀作“汽車”，它是這樣的形狀，并且能夠行駛。

類比機器學習。我們要讓機器明白什么是汽車，只能給機器一張汽車的圖片，標注出汽車輪廓，并標記上名字“汽車”，這個時候機器就能識別出這張圖片里的汽車了。

然而，相比如人類，機器并不具備思考與聯(lián)想的能力。換一張圖片之后，機器可能就識別不出來里面的“汽車”了。怎么辦?這個時候需要給機器大量標注好的圖片，讓機器找到這些圖片里汽車的共同特征，那么以后就可以識別出其他汽車了。

簡單來說：數(shù)據(jù)標注就是通過數(shù)據(jù)標注員借助標注工具，對人工智能學習數(shù)據(jù)進行加工的一種行為。

2.數(shù)據(jù)標注工具有哪些

數(shù)據(jù)標注的基本數(shù)據(jù)類型包括文本、圖片、視頻、語音、數(shù)值型數(shù)據(jù)等。

曼孚科技語音標注平臺

常用的數(shù)據(jù)標注工具類型有2D框、多邊形分割、語義分割、點標注、線標注、視頻標注、3D立方體標注等等。

數(shù)據(jù)標注工具：2D框

3.數(shù)據(jù)標注行業(yè)新趨勢

目前，人工智能技術逐漸從實驗室走向現(xiàn)實，落地產品對于標注數(shù)據(jù)的質量提出了新的要求。

就當前的數(shù)據(jù)采集和標注的情況來看，傳統(tǒng)的通用數(shù)據(jù)顯然已無法滿足產業(yè)場景化的要求，精細化、高質量的標注數(shù)據(jù)已成為行業(yè)新的需求。

在這樣的時代背景下，數(shù)據(jù)標注行業(yè)亟需一場變革，高效率的數(shù)據(jù)標注工具與高素質的數(shù)據(jù)標注員將成為行業(yè)未來發(fā)展的重要組成部分，精細化的標注數(shù)據(jù)將構成未來AI行業(yè)發(fā)展最堅固的基石。

新聞名稱：曼孚科技：三分鐘讀懂何為“數(shù)據(jù)標注”-創(chuàng)新互聯(lián)
URL網(wǎng)址：http://sd-ha.com/article48/gojep.html

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