提及数据标注，不少人会对其感到陌生。的确，作为伴随着人工智能新诞生的一个职业，数据标注在如今仍旧处于发展的初期阶段，即便其之于人工智能有着及其的重要性。在如今的时代，数据对于我们的重要性已经不言而喻，而数据标注正是通过一系列的方法让数据变成可供机器进行学习的“养分”，以此来实现智能。那么，数据标注师们是怎样让数据变得可被机器学习的呢？
数据标注：让机器可学习
如果想要理解数据标注的方法，首先需要简单的理解人工智能的运作模式。人工智能的工作是让机器“拟人化”实现认知，我们不妨先通过人类的认知来进行类比：假如我们要认识汽车，首先需要做的便是有一台汽车的实物或者照片，把汽车的模样展示在我们眼前，并且被告知这是一台汽车，这样，我们的大脑便建立起了一个认知模型，这个样子的东西都叫汽车。
人工智能同样如此，如果我们想让其建立起汽车的概念，便需要有一个汽车的图片输入进数据库，然而机器不同于人，如果他想认知到“这一类物品叫汽车”，便需要通过输入不计其数的汽车照片数据，并给其表明这是汽车，使其进行学习，这样，机器便实现了对汽车的认知。
数据标注的作用便是为机器提供类似上述“汽车”这样的学习内容。机器在学习是需要大量的数据作为职称，数据标注员便需要在大量的数据库中对数据进行筛选分类，找到需要的数据，为人工智能学习做支撑。
如何进行数据标注
数据标注的工作“难中有易”，难在如何从不计其数的数据中筛选出机器想要的内容，易在通过人工识别和方法训练，数据标注和识别并非不可完成。目前，常见的数据标注方法有以下几种：分类法、画框法、注释法及标记法等。
分类法是指对不同数据在固定的标签下进行分类，把数据整合成一个个集合，例如动物、植物、水果等；
画框法是指在视觉内容中进行画框标注，用框来选定要标注的对象，之后进行识别；
注释法相较于画框法更为精确，这通常用于地图定位和自动驾驶等方面；
标记法则是对于一些特殊的点加以描述，以此来形成分类，例如一列火车，车头和车身的区分。
随着人工智能技术的不断发展和应用，数据标注也愈发变得重要，成为了不少人新时代的优先择业选择。对于数据标注师的专业人才养成也逐步走上正轨，AI优评作为国内专业的数据标注人才中心，在愈发巨大的需求之下将发挥更大的能力和作用，为数据标注人才建立一个科学的能力评价测试标准，扶持更多有理想的人走上AI岗位，相信未来数据标注行业将迎来更广阔的前景和发展。
热门跟贴