一、 数据标注定义

数据标注是对数据样本进行标记和检测的过程，把需要计算机进行机器学习的的语音、图片、文本、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，为人工智能算法提供大量的训练数据以供机器学习调用。

二、数据标注的意义是什么？为什么需要数据标注？

目前主流的机器学习方式是以有监督的深度学习方式为主，对于标注数据有着强依赖性需求，未经标注处理过的原始数据多以非结构化数据为主，这些数据难以被机器识别和学习。只有经过标注处理后的结构化数据才能被算法模型训练使用。

人工智能（AI）的落地程度，取决于对其给予以学习、训练所使用的数据，数据的数量和质量直接决定了AI算法的成败。因此，在构建AI模型的时候就需要大量的训练数据持续流入，以丰富AI模型在未来地学习中，即出现监督学习。数据标注就是对数据样本进行标记和检测的过程，将未标注的数据转换为训练所需的数据，让AI模型学习识别方式并产生预期的结果，对于在机器学习中进行监督学习尤为重要。

三、 数据标注的主要类型

数据标注的类型主要是图像标注、语音标注、文本标注和3D点云标注。

1、图像标注

图像标注是对未经处理的图片数据进行加工处理，转换为机器可识别信息，然后输送到人工智能算法和模型里完成调用。

常见的图像标注方法有语义分割、矩形框标注、多边形标注、关键点标注、点云标注、3D立方体标注、2D/3D融合标注、目标追踪等。

2、语音标注

语音标注是标注员把语音中包含的文字信息、各种声音先“提取”出来，再进行转写或者合成，标注后的数据主要被用于人工智能机器学习，使计算机可以拥有语音识别能力。

常见的语音标注类型有ASA语音转写、语音切割、语音清洗、情绪判断、声纹识别、音素标注、韵律标注、发音校对等。

3、文本标注

文本标注是对文本进行特征标记的过程，对其打上具体的语义、构成、语境、目的、情感等数据标签，通过标注好的训练数据，我们可以教会机器如何来识别文本中所隐含的意图或者情感，使机器可以更好地理解语言。

常见的文本标注有ocr转写、词性标注、命名实体标注、语句泛化、情感分析、句子编写、槽位提取、意图匹配、文本判断、文本匹配、文本信息抽取、文本清洗、机器翻译等。

4、3D点云标注

点云数据一般由激光雷达等3D扫描设备获取空间若干点的信息，包括XYZ位置信息、RGB颜色信息和强度信息等，是一种多维度的复杂数据集合。

3D点云数据可以提供丰富的几何、形状和尺度信息，并且不容易受到光照强度变化和其它物体遮挡等影响，可以很好地了解机器的周围环境。

常见的3D点云标注类型有3D点云目标检测标注、3D点云语义分割标注、2D3D融合标注、点云连续帧标注等。

四、数据标注的重要性

在人工智能发展历程中，数据一直被当作其“血液”。数据标注是人工智能算法得以有效运营的关键环节，想要实现人工智能就要先让计算机学会理解并具备判断事物的能力。数据标注的过程就是通过人工贴标的方式，为机器系统提供大量学习的样本，数据标注是把需要机器识别和分辨的数据打上标签，然后让计算机不断地学习这些数据的特征，最终实现计算机能够自主识别。

可以说数据决定了AI的落地程度，精准的数据集产品和高度定制化数据服务更是受到各大企业的重视。

五、数据标注应用场景

随着数字图像处理和计算机平台的兴起，数据标注逐步融入到现代化数字领域，在银行、金融、社交媒体、智慧农业、数字商务等场景中发挥着关键性作用。数字内容在各业务平台上的增长，需要处理大量的图像、视频、文本等用户数据，离不开数据标注的基础支撑。此外，新零售、自动驾驶、医疗保健等行业中的标注需求激增，也推动着数据标注市场的不断增长，同时也为数据标注员的职业发展增添了更多的可能性。

来源：百度百家号