如何进行数据标注

如何进行数据标注

伴随着人工智能的发展，对于数据的需求大量增加，数据标注成为了受到很多人热捧的职业。人工智能简单来说是让机器产生像人类一样的认知力的过程，要实现这一结果，需要通过机器学习来完成。目前，人工智能主流的学习方法是监督学习，即通过为其输入大量的特定的数据，使其对数据进行分析之后，形成对同类内容的识别，以此来实现认知。数据标注的作用便是通过专业的方法，对数据进行处理，使其可以被机器识别。

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数据标注看似简单，实则对数据标注师有着极高的要求。随着AI智能不断扩散到各个行业领域，不同行业产生、需求的数据也有所不同，因此，标注的方法也因此而产生差异。那么，数据标注的方法有哪些，如何做才能让数据变成机器的知识呢？

目前，通行的数据标注方法大致有以下四种：分类法、画框法、注释法以及标记法。

分类法是初步的数据标记方法，数据分析师在分类时，先给每个数据打上固定的标签，并把相同标签的内容归为一类。例如我们常见的水果、蔬菜、交通等，这样分类之后，每个数据便有了属于自己的识别，当机器读取到与标签下内容相同或者相似的东西时，便可以认知归类为这一标签；

画框法则主要针对于视觉内容，例如图片、视频等，数据标注师通过画框，对每张图片上相同部分的内容进行标注，在选定标注对象之后，交由机器进行识别。画框法常用于面部识别等方向；

注释法是一种更为详细的标注方法，在选定某些特定的内容之后，对此进行标注，这一方法常用于地图、导航等，例如在选定桥梁之后，在旁边注释“桥梁”，这样机器便能够识别出桥梁这一内容；

标记法则是对于一些特殊的点加以描述，以此来进行区分，例如人体的具体部位，头部、手部等，标记法是更加详尽和准确的数据标注方式。

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当然，数据标注的方法远不止上述的四种，并且还在随着行业的发展不断前进变化。纵观市面上数据标注行业的现状，要想满足需求，培养专业的数据标注人才迫在眉睫。AI优评在这样的大背景下诞生，并致力于为行业培养更多优秀的专业人才，建立准入体系，使得行业发展更加规范化，以此为人工智能的发展，为社会经济的进步作出自己的努力和贡献。