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什么是“数据标注”、及其作用
数据标注是人工智能（artificial intelligence，简称 AI）深度学习领域中的一个重要步骤。是把需要人工智能（计算机）识别和分辨的“图片等数据”事先打上“标签”，让人工智能（计算机）不断地识别这些“图片等数据”的特征、并与“标签”建立“对应关系”，最终实现人工智能（计算机）能够自主识别这些“图片等数据”。
例如，要让人工智能（计算机）能够识别出飞机，就需要提供大量各种飞机图片并建立标签“这种就是飞机”，让人工智能（计算机）一次次的学习。数据标注的意义在于为机器学习算法提供准确、可靠的训练数据，从而提升模型的性能和精度。通过标注数据，机器学习模型能够学习到数据的特征和规律，进而实现分类、识别、预测等任务。
一、数据标注是什么近年来，作为人工智能（artificial intelligence，简称 AI）的核心技术，深度学习在图像、语音、文本处理等领域 取得了大量关键性突破。
人工智能是机器产生的智能，在计算机领域是指根据对环境的感知，做出合理的行动并获得最大收益的计算机程序。也就是说，要想实现人工智能，需要把人类理解和判断事物的能力教给计算机，让计算机拥有类似人类的识别能力。
人类在认识一个新事物时，首先要形成对该事物的初步印象。例如，要让人工智能（计算机）能够识别出飞机，就需要提供大量各种飞机图片并建立标签“这种就是飞机”，让人工智能（计算机）一次次的学习。数据标注可视为模仿人类学习过程中的经验学习，相当于人类从书本中获取已有知识的认知行为。具体操作时，数据标注把需要计算机识别和分辨的图片事先打上标签，让计算机不断地识别这些图片的特征，最终实现计算机能够自主识别。数据标注为人工智能企业提供了大量带标签的数据，供机器训练和学习，保证了算法模型的有效性。
二、常见的数据标注类型
常见的数据标注类型有:图像标注、语音标注和文本标注。
1、图像标注图像标注包括图像标注和视频标注，因为视频也是由连续播放的图像所组成。图像标注一般要求标注人员使用不同的颜色来对不同的目标标记物进行轮廓识别，然后给相应的轮廓打上标签，用标签来概述轮廓内的内容，以便让算法模型能够识别图像中的不同标记物。图像标注常用于人脸识别、自动驾驶车辆识别等应用。
2、语音标注
语音标注是通过算法模型识别转录后的文本内容并与对应的音频进行逻辑关联。语音标注的应用场景包括自然语言处理、实时翻译等，语音标注的常用方法是语音转写。
3、文本标注
文本标注是指根据一定的标准或准则对文字内容进行诸如分词、语义判断、词性标注、文本翻译、主题事件归纳等注释工作，其应用场景有名片自动识别、证照识别等。目前，常用的文本标注任务有情感标注、实体标注、词性标注及其他文本类标注。
三、常见的数据标注任务
常见的数据标注任务包括分类标注、拉框标注、区域标注、描点标注、2D、3D融合标注、点云标注和线段标注等。
1、分类标注：指从给定的标签集中选择合适的标签分配给被标注的对象。
2、拉框标注：指从图像中选出要检测的对象，此方法仅适用于图像标注。
3、区域标注：与标框标注相比，区域标注的要求更加精确，而且边缘可以是柔性的，并仅限于图像标注，其主要的应用场景包括自动驾驶中的道路识别和地图识别等。
4、描点标注：指将需要标注的元素（比如人脸、肢体）按照需求位置进行点位标识，从而实现特定部位关键点的识别。
5、2D、3D融合标注：指同时对2D和3D传感器所采集到的图像数据进行标注，并建立关联。
6、点云标注：点云标注是三维数据的一种重要表达方式，通过激光雷达等传感器，能够采集到各类障碍物以及其位置坐标，而标注员则需要将这些密集的点云分类，并标注上不同属性。
7、线段标注：主要使用线段将图像目标的边缘、轮廓用线段标注。
四、数据标注的意义
数据标注的意义在于为机器学习算法提供准确、可靠的训练数据，从而提升模型的性能和精度。通过标注数据，机器学习模型能够学习到数据的特征和规律，进而实现分类、识别、预测等任务。具体来说，数据标注能够提升模型性能。经过标注的数据能够帮助模型更好地理解数据的内在结构和模式，从而提高模型的分类、识别或预测能力。数据标注能够拓展模型应用范围。通过标注不同领域、不同场景的数据，可以使模型适应更多的应用场景，从而拓展其应用范围。总之，数据标注在机器学习和人工智能领域扮演着至关重要的角色，它不仅是提升模型性能的关键步骤，也是推动数据驱动决策的重要基础。