机器|谈一谈数据标注中，需要注意的问题？算法

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当前的人工智能被称作数据智能，在这个发展阶段，神经网络的层数越多，神经网络越深，需要用于训练的数据量越大。对于深度学习来讲，数据只有加上标签才有意义，才能用于机器的学习和进化，这就是数据标注行业的由来

因此在谈数据标注工作中需要注意的问题之前，我们先来聊聊数据与数据标注
01对于数据标注你是怎么理解的
如果把人工智能比作金字塔，最顶端的是人工智能应用（比如无人车、机器人等），而最底端则是数据服务。
人工智能的最终目标使计算机能够模拟人的思维方式和行为，若想达到这个目标，则需要大量优质的训练数据使人工智能可以通过学习从而形成更好的模型，变得更加智能化

所以简单来说，数据标注就是标注和加工原始数据、分析提炼专业特征，并通过训练和测评让算法迭代升级，即使用自动化工具通过分类、画框、注释等等对收集来的数据进行标记以形成可供计算机识别分析的优质数据的过程
重点就是在这里只要是跟“监督学习”沾边的产品 / 技术，比如图像识别、人脸识别、自然语言理解等等，他们都有一个必走的流程

不断地用标注后的数据去训练模型，不断调整模型参数，得到指标数值更高的模型
02哪些数据需要标注及标记什么？
数据标注的对象主要分为文本、图片、音频、视频四个种类：
1）文本标注主要包括情感分析、知识库、关键词提取、文字翻译、搜索引擎优化等。就比如识别一句话蕴含的情感，翻译等等；
2）图片标注主要包括图像分割、物体检测、图像语义理解、图像生成、图片加注等服务。比如标出一个图片中的人物、红绿灯、车辆等等；

3）音频标注主要包括对全球主要语言和语料、包括方言、特殊情景语音进行识别标注，语音识别、普通话转写等等，比方说将一段访谈中的话进行转写；
4）视频标注主要包括对视频中出现的物体、文字、语音、情景等进行标注；
03数据标注能发展多远？
现阶段用机器或者一个很厉害的算法完全的代替人工，完成数据的分类整理，是不可能的。原因在于：
① AI模型再如何厉害，也是数据训练出来的结果，这些训练的素材数据谁来提供呢？是不是离不开数据标注行业；
② 机器不可能是自动处理所有的数据，总会有一部分算法程序无法读取处理的数据，这部分由谁来完成呢？不得需要数据标注行业的你我他来干预；
③ 机器也是在AI训练师的作用下处理数据的，因此机器处理的数据也是需要校验层层把关的，显然还是离不开数据标注这个行业

除此之外，还有一个就是数据标注的应用场景越来越广泛，现在我们知道的就有自动驾驶、智慧安防、新零售、AI教育、工业机器人、智慧农业等领域。