人工智能高速发展的背后，你真的了解数据标注吗？
关于数据标注您需要了解的一切：数据，是人工智能的基础。伴随通讯和互联网基础设施的发展，如今已是“数据”生产资料指数级爆发的时代。
何为数据标注？
人工智能（AI）的质量取决于对其予以训练所使用的数据。由于训练数据的质量和数量直接决定AI算法的成败，因此，对于一个AI项目，平均80%的时间均耗费于训练数据的争论（包括数据标注）上也就不足为奇。
AI模型的构建将从大量未标注数据开始。标注数据是构建AI模型的数据准备和预处理工作不可或缺的一环。数据标注是通过数据加工人员借助相关标记工具，对人工智能学习数据进行加工的一种行为，是人工智能前期数据整理工作中的一种
训练机器学习和有监督的深度学习模型，都需要数据标注基础工作。通常数据标注的形式包括：图像标注、语音标注、文本标注、视频标注等种类。标记的基本形式有标注画框、3D 画框、文本转录、图像打点、目标物体轮廓等，以产出满足AI机器学习的标注数据集。
数据标注过程
数据标注的过程就是通过人工贴标签的方式，为机器提供可学习的样本数据，最终使机器可以自主识别数据。原始数据一般通过数据采集获得，随后的数据标注相当于对数据进行加工，然后输送到人工智能算法和模型里完成调用。
人工智能模型标注数据的目的通常是为了突出显示某些特征，并根据这些特征对其进行分类，让模型获得更清晰的样本，更“可用”的样本，从而实现模型更精准地预测和推断，实现人工智能应用目标。
数据标注使用场景
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。
人工智能的未来掌握在数据标注手中吗？
数据标注是任何AI项目的重要组成部分。
机器学习的数据标注已经迅速发展成为一个全新的行业，这也使得专注于数据标签服务的公司，如给数据贴标签，成为当前人工智能热潮之后最热门的项目和企业的主要目标。可以说，数据标注的高度专业化和细致的过程是人工智能未来的关键。
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