导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关人工智能怎么标注数据的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
什么是数据标注？|“人工智能+区块链”科普第5问
上一问讲到深度学习的时候，我们提到了一个非常关键的名词：数据标注。
要讲清楚什么是数据标注，就不得不提到“数据标注员”这个特殊的群体。“人工智能”这个名词看似高深莫测，但目前提供给机器学习的 大数据采集工作，仍基于密集劳动力的人工智能数据标注产业 。那些坐在电脑前被称为“人工智能背后的工人”的人们，每天工作的内容事实上和上个世纪80年代的很多流水线工人并没有什么本质上的不同。
这是事实，无需辩驳。
据不完全统计，全国“数据标注者”从业人员已达到10万人，兼职人群接近100万。
在人工智能灼热与闪亮的背后，数据标注产业，作为做基础的支撑，显得格外粗粝与拙朴。无怪乎有人说： 所谓的人工智能，就是有多少人工就有多少智能。
那么到底什么是数据标注呢？
要理解数据标注，得先理解 人工智能其实是部分替代人的认知功能 。回想一下人类是如何学习的，例如小时候我们认识苹果，妈妈拿着一个苹果到你面前告诉你，这是一个苹果。以后你再遇到苹果，你就知道：哦，这又大又红酸酸甜甜的东西叫做“苹果”。
类比机器学习，我们要教机器认识一个苹果，当然它是尝不出来味道的。我们只能给它一张苹果的图片，机器当然无法理解这是个什么鬼！我们得先有苹果的图片，上面标注着“苹果”两个字然后拿给机器去学习。 机器虽然处理速度快记性好，但是在联想、类比和举一反三方面智商几乎为零 。机器学习了A图片中的苹果，但是你再拿来一张机器从没有学习过得另一张苹果图片B，它就不一定认识了。因为我们说世界上没有两片一模一样的树叶，那么自然也没有两个一模一样的苹果了。那怎么办呢？我们通过给机器学习大量不同的苹果图片，让机器来 捕捉到这些相同标注中的特征 ，这时候再给机器一张陌生的苹果的图片，它可能就能认出来了。
假设我们有1000张标注着“苹果”的图片，那么我们可以拿900张作为 训练集 ，100张作为 测试集 。机器通过捕捉900张苹果图片中的特征学习得到一个模型，然后我们将剩下的100张机器没有见过的图片去给它识别，然后我们就能够测试出通过前面900张图片的学习，机器认识苹果的准确率有多高了。
总之， 数据标注就是人类借助计算机等工具，对各种类型的数据包括文本、图片、语音、视频等，完成分类、画框、注释、标记并打上说明其某种属性的标签的工作。
人工智能是大数据喂养出来的，而数据标注是形成有价值的海量数据中非常重要的一环。 如何高效的激励和组织更多人群来参与数据贡献将会是未来科技公司成功的关键。
下期内容： 什么是知识图谱？|“人工智能+区块链”科普第6问
人脸识别技术是什么？如何进行人脸识别数据标注？
最近几年国内外吹起了了一场AI风,AI技术浪潮也成为了一种趋势.人脸识别作为最近几年发展的还算成熟的一项ai技术,也引起了众多人的关注.鉴于技术的日趋成熟，现阶段的人脸识别技术已经在具体场景落地尝试，如会议人脸签到、人脸识别智能门禁、安防监控人脸识别报警功能，还有最接近大众群体的智能手机人脸解锁功能。
人脸识别技术是什么？如何进行人脸识别数据标注？
1、人脸识别技术
人脸识别技术大致由人脸检测和人脸识别两个环节组成。之所以要有人脸检测，不光是为了检测出照片上是否有人脸，更重要的是把照片中人脸无关的部分删掉，否则整张照片的像素都传给f(x)识别函数肯定就不可用了。人脸检测不一定会使用深度学习技术，因为这里的技术要求相对低一些，只需要知道有没有人脸以及人脸在照片中的大致位置即可。
2、人脸识别数据标注
人脸关键点是对于图像中人脸五官与轮廓定位的标注，主要用来对人脸的关键位置，如脸廓、眉毛、眼睛、嘴唇进行定位，人脸关键点检测是人脸识别过程中重要的一步人脸关键点从25点到109点，数量越来越多，越来越精细，对标注员的基本功和标注团队审核能力的要求也越来越高，标注质量的好坏，对人工智能人脸模型的算法精确度有很大作用
3、人脸技术的使用范围广
人脸识别技术现如今使用还是非常广的，例如火车站进站时刷脸和身份证，银行自助开卡时也需要动作活体，学校门口的人脸识别机器，手机端的人脸识别，连我家小区门口都安了人脸识别机器。但是其实人脸识别技术还并不是一项非常成熟的技术，也面临着各种各样的问题，例如遮挡问题，口罩，墨镜，围巾，或行人之间的遮，一种遮挡或多种遮挡等。
后记：现今，很多人都是做人脸数据标注，但是兼职的薪资要看你个人的标注熟练程度以及素材的单价，有的人一天能标几千个，有的人一天几百个甚至慢慢悠悠标几十个的，那一个月下来你的收入肯定也是天差地别，钱难挣屎难吃啊。
数据标注前景怎么样？
有发展前途。
数据标注是人工智能产业的基础，是机器感知现实世界的起点。简单点说，数据标注是通过数据标注员借助标注工具，对人工智能学习数据加工的一种行为。数据标注有很多种，如分类、画框、标记等等。从某种程度上来说，没有经过标注的数据就是无用数据。机器通过数据标注物体的一些特征，才能知道这个物体是什么东西。
由于数据标注是人工智能的基础，也是人工智能技术落地的坚实保证。当下人工智能行业对于数据的质量要求越来越高，数据标注行业正在向着精细化时代迈进，标注员每做一次项目都要进行考核，考核通过才能进行数据标注。
AI产业中，标注大量用于训练机器学习模型的数据，让机器越来越像人，如果标注犯错，直接导致的后果是机器也会跟着范错，尤其是无人车驾驶技术，标注出错，直接导致的是交通事故。所以说啊标注准确率要求是很高的。
扩展资料
1、分类标注：分类标注，就是我们常见的打标签。适用：文本、图像、语音、视频。应用：脸龄识别，情绪识别，性别识别
2、标框标注：机器视觉中的标框标注，很容易理解，就是框选要检测的对象。适用：图像。应用：人脸识别，物品识别
3、区域标注：相比于标框标注，区域标注要求更加精确。边缘可以是柔性的。适用：图像。应用：自动驾驶
4、描点标注：一些对于特征要求细致的应用中常常需要描点标注。人脸识别、骨骼识别等。适用：图像。应用：人脸识别、骨骼识别
5、其他标注：标注的类型除了上面几种常见，还有很多个性化的。根据不同的需求则需要不同的标注。如自动摘要，就需要标注文章的主要观点，这时候的标注严格上就不属于上面的任何一种了。
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