数据标注实务 (数据标注课程)

本文目录导航：

• 数据标注实务—数据标注概述
• 数据标注业务和流程简介
• 数据标注的方式有哪些种类

数据标注实务—数据标注概述

数据标注实务—数据标注概述。

数据标注开展简史

数据标注行业的开展

1、人工智能开展史

人工智能的概念在上世纪五六十年代被正式提出。

图灵测试

1956年在达特茅斯会议上首度提出“人工智能（AI）”概念，被誉为“人工智能的终点”。

人工智能的开展教训了起坎坷伏，从通常到通常，从初期在事实运行环境中经常使用成果不佳，到经过技术的打破，成功存储才干、计算才干的大幅优化的环节。

2、数据标注的来源

2007年，斯坦福大学传授李飞飞等人开局启动ImageNet名目。

数据标注的概念：标注是对未解决的高级数据，包括语音、图片、文本、视频等启动加工解决，并转换为机器可识别消息的环节。

3、人工智能算法与数据标注之间的相关

强者工智能vs弱人工智能。

深度学习是人工智能目前的一个关键钻研畛域，其关键有四种方式：监视学习、无监视学习、半监视学习、强化学习，监视学习是以先人工智能的钻研重点。

国际数据标注行业的开展现状

数据标注行业近几年开展迅猛，要求越来越高。

1、市场端

估量2025年市场规模将打破100亿元人民币，对标注数据的需求量会更大，数据标注行业的开展前景是十分向好的人工智能算法与数据标注之间的相关。

目前数据标注需求量最大的五座市区区分是：北京、成都、杭州、上海、深圳。

2、供应商端

分为三大类：平台数据供应商、中小数据供应商、需求方自建团队。

从供应商的开展来看，行业外部处于“洗牌”阶段。

什么是数据标注

数据标注（Data Annotation）是对文本、图像、语音、视频期待标注数据启动归类、整顿、编辑、纠错、标志和批注等加工操作，为待标注数据参与标签，生成满足机器学习训练要求的机器可读数据编码的上班。

标签（Label）

标注义务（Annotation Task）

数据标注员（data labeler）

标注工具（annotation tool）

数据标注的上班特点

数据标注上班特点是由数据标注名目的特点选择的，而且须要依据成果始终启动需求调整。

需具有以下才干：可迁徙学习才干、重复标志才干、认真专一才干、总结提炼才干。

据标注定义及分类

数据标注的基本流程

包括4个环节：

数据荡涤：关键的环节，对数据启动筛检，去重，并对数据集中存在的意外值与缺失值启动查缺补漏，同时平滑噪声数据，最大限制纠正数据的不分歧行和不完整性。

数据标注：由标注员担任标注数据，可驳回分类标注、标框标注、区域标注、描点标注或其余标注方法启动。

数据质检：关键环节，经常出现的控制品质方法:多人验证、埋题验证、标注人员形态验证、机器验证。

数据标注的分类

常依据待标数据类型启动分类：

文本标注：关键是用于人造言语解决（Natural Language Processing，NLP）,如：客服行业、金融行业、医疗行业等。

其标注方式有：分词标注、词性标注、情感标注、用意识别、实体标注等。

音频标注：关键用于语音识别（Automatic Speech Recognition，ASR）和语音分解（Text-To-Speech，TTS），ASR技术关键是将声响转成文字，而TTS技术关键是将文字转化为声响。

目前较经常出现的运行场景有智能客服、电话机器人、苹果手机的Siri等。

音频标注方式有语音转写、语音情感标注等。

图像标注：关键给计算机视觉相关的算法提供数据集，日常能了解到的场景如人脸识别、智能驾驶、车牌识别以及目前比拟火的医疗影像的识别等都会用到图像标注。

标注方式有矩形框标注、多边形拉框、打点、OCR识别、语义宰割、图片审核分类等。

视频标注：关键是经过对视频取帧后启动图片标注，而后再启动分解训练。

例如：监控视频、智能驾驶、智慧交通等，其标注方法基本和图片标注分歧。

数据标注的运行畛域

尽量了解标注数据的运行场景，关于标注品质有关键意义。

出行畛域：经常出现的标注方式有：点标注、线标注、框标注、3D点云标注、场景语义宰割、PoI（Point of Interest）标注等。

安防畛域：政府层面多。

人脸标注、视频宰割、语音采集、行人标注等是关键的数据标注运行。

金融畛域：文字翻译、语义剖析、语义转录、图像标注等都会失掉很宽泛的运行。

电子商务畛域：能进一步深度开掘数据集，经过互联网搜查指定内容的搜查完善、经过语句的情感判别、用意判别、纠错、以及言语的采集、标注等均为关键的数据运行。

公共服务畛域：审核内容能否合乎要求的内容审核，对具有相反意义的语句启动归类的语义剖析、用意识别、语音转录，以及视频审核、文本审核等都是数据标注经常出现的运行畛域。

数据标注行业的运转形式

数据标注的特点

标注内容最小颗粒度、项指标注数量大、标注需求迭代快。

数据标注在人工智能中的位置

数据标注为人工智能公司提供了少量的带有标签的结构化数据集，供机器启动训练和学习，保证算法模型的有效性。

而数据标注的准确性选择了人工智能的有效性，因此在目前阶段数据标注在人工智能中还占据着十分关键的角色，而且在未来一段期间依然十分关键。

数据标注运转形式

可以参考PM名目控制。

数据标注行业未来开展趋向及应战

具前瞻性的数据集产品和高度定制化数据服务将成为数据标注行业开展的干流。

数据标注行业竞争加剧的开展趋向

目前已进入极速增常年，微观角度来看：市场规模始终扩展，市场竞争的加剧，行业外部或将迎来“洗牌期”；微观角度看：高品质、精细化、定制化的数据集越来越遭到需求方的青眼。

政策的有力允许

工业和消息化部印发了《促成新一代人工智能产业开展三年执行方案（2018-2020年）》。

2020年2月，“人工智能训练师”正式成为新职业附属于软件和消息技术服务人员小类。

面临的疑问和应战

应战1：标注需求难度放大、行业联合深化不够。

应战2：半智能化标注工具及控制平台的研发无余，关注两个重点：如何优化标注效率和如何做好名目控制。

应战3：数据标注品质的把控不过关目前已进入极速增常年。

应战4：数据安保与隐衷的包全不容失望，目前发生了如数据控制、数据宰割、数据安保传输和区块链等技术。

数据标注行业的前景与开展

数据标注行业前景宽广，但也面临诸多应战。

唯有始终优化自身技术实力、极速迭代自身业务以顺应需求变动、并打造品牌与实力的双重口碑效应，才干在强烈的市场竞争中更具长处，建设高度排他性技术壁垒，从而保证自身在竞争中立于不败之地。

数据标注业务和流程简介

数据标注在AI和ML畛域表演着至关关键的角色，它经过将原始数据转化为结构化的方式，使机器能够了解和应用这些数据启动算法训练。

数据标注关键针对各类媒体，如图像、视频、音频和文本，指标是为机器学习模型提供训练素材，使它们具有识别和了解特定特色或对象的才干。

其外围义务是为数据参与元数据，批示关键消息，如图像中的对象位置、文本中的实体或情感标签，以及语音中的关键词或语调。

数据标注流程大抵包括数据采集、荡涤、标志、质检、存储与交付以及安保包全。

采集阶段失掉数据，荡涤确保品质；标注阶段依据规定启动分类、框选、描点等操作；质检确保标注准确；最后，存储交付并保证数据安保。

虽然智能化工具正逐渐帮忙标注，但复杂的义务仍需人类专业常识。

景联文科技作为数据解决服务商，提供包括语音、图像、文本、视频、点云在内的全方位数据解决才干，服务于大模型、智慧市区等多个运行畛域，满足不同场景下的数据标注需求，助力AI技术赋能传统产业，推进智能转型更新。

数据标注的方式有哪些种类

数据标注的方式有计算机视觉类、人造言语解决类以及语音工程类。

1、计算机视觉类

拉框标注：用2D框、3D框、多边形框等标注出图像或视频数据中的指定指标对象。

语义宰割：标志图像中存在的内容及位置，依据属性启动像素级宰割，允许单属性、多级属性。

3D点云标注：将点云数据图像中的多类指定对象经常使用3D框启动标注。

关键点标注：对人脸关键点、人体骨骼关键点、人脸五官等启动关键点标注。

线标注：允许贝塞尔曲线和个别线段标注，允许对车道线启动贝塞尔曲线标注，经常使用线段将图像指标的边缘、轮廓用线段标注。

2D/3D融合标注：对2D平面图与3D点云图映射的数据组启动标注，允许智能贴边、跨帧复制、测距、2/3D图片标注分别等多种配置。

2、人造言语解决类

OCR转写：将图像中的文字启动识别，并以文本的方式转写。

文本消息抽取：把文本里蕴含的消息启动分类和打标签等结构化解决。

NLU语句泛化：基于特定文本数据启动多角度泛化，以不同的描画方式重组语句。

词性标注：基于特定文本数据启动词性了解标注，如动词、名词、描画词等。

情感判别：针对指定文本数据，判别该文本的情感类别并给出相应的标签，如踊跃、消极等。

用意判别：经常常使用分类的方法将句子分为相应的用意种类，进而判别语义用意。

3、语音工程类

ASR语音转写：提取语音数据特色，转写为对应的文本或命令。

语音心情判定：从语音数据中识别谈话人的心情景态。

声纹识别标注：对音频数据中的谈话人启动识别或确认。

语音切割：依据需求，将语音成功分段切割。

数据标注的概念

数据标注是大局部人工智能算法得以有效运转的关键环节。

便捷来说，数据标注是对未经解决过的语音、图片、文本、视频等数据启动加工解决，从而转变成机器可识别消息的环节。

目前干流的机器学习方式是以有监视的深度学习方式为主，关于标注数据有着强依赖性需求，未经标注解决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。

只要经过标注解决后的结构化数据才干被算法模型训练经常使用。