什么是数据标注，数据如何标注

很多朋友对什么是数据标注，数据如何标注不是很了解，艾巴小编刚好整理了这方面的知识，今天就来带大家一探究竟。

数据标注是大部分人工智能的基础，决定了机器学习和深度学习模型的质量。今天的数据显示呈指数级增长。例如，仅在2018年，就产生了超过30 ZB的数据。在任何人工智能项目中，对于数据科学家来说，数据问题都是症结所在。什么是数据标注？

训练机器学习和深度学习模型需要丰富的数据，以便部署、训练和调整模型。训练机器学习和深度学习模型需要大量仔细标注的数据。对原始数据进行注释，并准备将其应用于机器学习模型和其他AI工作流，这称为数据注释。据相关统计，在AI项目中，数据整理消耗了80%以上的时间。数据怎么标注？

如今，大部分数据都没有标注。标记数据是指标记或注释目标模型的数据，以便可以预测。一般来说，数据标注包括数据标注、注释、审阅、分类、转录和处理。

标记的数据突出了一些特征，并根据这些特征进行分类，其模式可以通过模型进行分析，预测新的目标。例如，对于自动驾驶汽车中的计算机视觉，AI专业人员或数据注释者可以使用文章注释工具，通过行人和其他车辆的位置来指示路标和火车模型的位置。数据标签涉及的一系列任务：丰富数据的工具、质量保证过程、数据标签的迭代管理、新数据标签的训练和项目计划。

成功指标流程运营数据标签挑战AI专业人士？在一个典型的AI项目中，专业人员在标记数据时会遇到以下挑战。数据标签的质量很低。数据标签质量低可能有多种原因。一个最突出的原因是，任何一个企业或工作流程，真的有三个决定性因素：人、流程、技术。

无法扩展数据标记操作。当数据量不断增加，业务或项目需要扩展其容量时，大多数企业通常很难扩展其数据标记任务，因为他们在内部标记数据。

无法承受的成本和不存在的结果。企业和AI项目经理通常会高薪聘请数据科学家和AI专业人士或者一群业余人士来处理数据标签，但是企业需要承担高昂的人力成本，当然企业也会面临数据标签不确定带来的问题，所以合适的专业人士非常重要。质量保证。质量检查可以为数据标注过程提供重要的价值，尤其是在机器学习模型测试和验证的迭代阶段。谁来标注数据？

相关调查显示，2019年，企业在数据标签上的花费超过17亿美元。到2024年，这一数字将达到41亿美元。除了聘请专业的数据科学家和AI专家，还可以考虑其他方式进行数据标注。员工。这包括雇佣全职或兼职员工，包括AI专业人员，参与AI项目的各个方面，其中一个方面就是数据标注。托管团队。他们是经验丰富和训练有素的数据标签团队。

承包商。他们包括自由职业者和临时工。众包企业可以利用第三方平台一次性找到数据标注团队。

以上就是关于什么是数据标注，数据如何标注的知识，希望能够帮助到大家！