数据标注

人工智能在计算机领域中是一种可以根据人类需求做出合理行为的计算机程序。那么，要想实现人工智能，就需要把人类的理解能力和判断能力教给计算机，让计算机拥有类似人类的识别能力。所以说，在这一过程中，就需要计算机模仿人类进行经验学习。而数据标注就是把需要计算机进行机器学习的的图片、视频等初级数据打上标签，让计算机进行不断的识别这些初级数据的特征，最终可以让计算机能够自主的识别。

数据标注涉及的几个概念

1、什么是数据标注？简单来说，就是对文本、图像、音频、视频等数据进行高质量、高精度的处理打标签，来满足机器训练学习的需求。

2、标签：对需要机器学习的数据进行标识特征、类别和属性等，用于建立数据和机器训练学习的可读数据编码间的联系。

3、数据标注工具：数据标注员根据标注任务在对初级数据进行标注时，所需用到的工具和软件。

4、数据标注员：负责对文本、图像、音频、视频等数据进行高质量、高精度的处理打标签的工作人员。

数据标注三个数据特征

图像数据在标注场景中应用是非常广泛的，主要有点标、框标、区域标注、2D/3D融合标注等标注方法。目前，人脸识别技术落地应用的比较成熟，无论是刷脸进火车站地铁站还是购物人脸支付，日常场景中随处可见。

语音应答交互也是目前人工智能领域中重要的分支。基于语音识别、声纹识别、语音合成等建模测试中，需要对语音数据进行任务角色标注、环境场景的标注、多语种标注、情感标注等。

为了满足自然语音处理不同层次的需求，文本数据标注处理是关键的环节。数据标注员需要通过对语句分词的标注、语义判断的标注、情感标注、多音字标注等，为人工智能机器学习提供高准确率的文本语料。

数据标注的应用场景

随着自然语言处理、计算机视觉、语音识别、图像、视频等技术的大规模商业化应用，各行各业与人工智能的结合变得紧密。行业新生态的重塑，都离不开数据标注这类基础工作在背后的支持。

出行

在出行行业，数据标注除了用于汽车自动驾驶技术研发之外，结合物联网数据、交通网络大数据以及车载应用技术，还能够进一步帮助规划城市建设，比如规划出行线路，优化道路环境。人工智能将通过接管“出行”这件事，彻底进入到普通人的生活中。常见的应用有：3D点云标注、语义分割标注等。

金融

人工智能赋能金融行业，智能入网解决方案助力金融科技转型。在金融领域，高质量的标注数据可以有效提高金融技术应用的执行效率与准确率，已经是一个不争的事实。在真伪检测、信息核验、智能巡视等场景需求中，保障入网安全合规，有效控制入网风险，同时提升了入网的便捷性，提高了企业的效能。人工智能技术得以广泛应用，都离不开基础数据标注的支持，常见数据标注形式：图像、语音、文本、视频。

电商

在电商行业，以淘宝为例，它利用人工智能分析收集到的用户数据，综合考虑客户信息、客户偏好、客户历史购买行为、第三方数据以及上下文信息后，为客户提供个性化建议。

数据标注能够帮助深度挖掘数据集，建立消费者全生命周期数据，帮助企业预测消费者需求趋势，优化价格与库存，建立电商平台用户兴趣图谱与用户画像，并通过智能推荐系统，向消费者推荐转化率高的消费场景，最终达到精准营销的目的。

智能家居

智能家居是在互联网影响之下物联化的体现。智能家居通过物联网技术将家中的各种设备（如音视频设备、照明系统、窗帘控制、空调控制、安防系统、数字影院系统、影音服务器、影柜系统、网络家电等）连接到一起，提供家电控制、照明控制、电话远程控制、室内外遥控、防盗报警、环境监测、暖通控制以及可编程定时控制等多种功能和手段

在智能家居发展中，数据标注的应用包括人脸标记、语音预处理和采集、唤醒词采集等等。

安防

传统的安防领域一般是通过被动防御的方式开展相关工作，而在安防工作中应用人工智能，就使得传统的被动防御转变为主动防御，从而不仅拓宽了安防的边界束缚，同样也增加了安防的主动防御手段。其中，人脸标注、视频分割、语音采集、行人标注等等都是重要的数据标注应用。

内容审核

目前主流内容运营平台已经把大部分审核工作交由机器完成。机器工作首先需要学习标注处理过的数据，明确审核目标，才能保证审核的效率和准确度。对具有相同意义的语句进行归类的语义分析、意图识别、语音转录，以及视频审核、文本审核等等都是常使用的数据标注方法。