AI数据标注怎么做？流程是什么？

人工智能在计算机领域中是一种可以根据人类需求做出合理行为的计算机程序。那么，要想实现人工智能，就需要把人类的理解能力和判断能力教给计算机，让计算机拥有类似人类的识别能力。所以说，在这一过程中，就需要计算机模仿人类进行经验学习。而数据标注就是把需要计算机进行机器学习的的图片、视频等初级数据打上标签，让计算机进行不断的识别这些初级数据的特征，最终可以让计算机能够自主的识别。那么，数据标注是怎么做的呢？标注流程又是怎样的呢？接下来一一给大家做解答。

首先，带领大家简单了解下做数据标注时涉及的几个概念。

1. 什么是数据标注？上文中我们已经阐述过数据标注是做什么的，简单来说，就是对文本、图像、音频、视频等数据进行高质量、高精度的处理打标签，来满足机器训练学习的需求。
2. 标签：对需要机器学习的数据进行标识特征、类别和属性等，用于建立数据和机器训练学习的可读数据编码间的联系。
3. 数据标注工具：数据标注员根据标注任务在对初级数据进行标注时，所需用到的工具和软件。
4. 数据标注员：负责对文本、图像、音频、视频等数据进行高质量、高精度的处理打标签的工作人员。

现阶段，计算机特征数据主要分为图像数据、语音数据、文本数据等。数据标注也是对这几种特征数据进行不同形式的打标签操作。

图像数据在标注场景中应用是非常广泛的，主要有点标、框标、区域标注、2D/3D融合标注等标注方法。目前，人脸识别技术落地应用的比较成熟，无论是刷脸进火车站地铁站还是购物人脸支付，日常场景中随处可见。

语音应答交互也是目前人工智能领域中重要的分支。基于语音识别、声纹识别、语音合成等建模测试中，需要对语音数据进行任务角色标注、环境场景的标注、多语种标注、情感标注等。

为了满足自然语音处理不同层次的需求，文本数据标注处理是关键的环节。数据标注员需要通过对语句分词的标注、语义判断的标注、情感标注、多音字标注等，为人工智能机器学习提供高准确率的文本语料。

精数标注研究院数据标注的流程首先从数据采集开始，采集的对象包括文本、图片、视频和音频等多种类型和多种格式的数据。新采集的数据是非结构化的，有些数据是不完整、不一致、有杂音噪声的数据，需要通过数据清洗，对采集的数据进行筛选、去重、查缺补漏、平滑噪音等操作，将数据清理成适合标注的格式，帮助获取高质量、高精度的训练数据。

数据经过清洗后，就可以进入数据标注的核心环节。在现实的标注工作中，数据管理员会将数据根据不同的需求，将待标注的数据分为不同的数据包任务，每一个数据任务都会有不同的规范和标注形式要求，然后将标注任务分配给多个标注员进行标注工作。

为了提高数据输出的正确率，标注员完成标注工作后，需要质检师对数据进行检验，最终通过质检环节的数据才是真正可用于机器训练学习的数据。

以上就是对数据标注是怎么做的及标注流程的介绍，希望可以为在人工智能数据标注行业的小伙伴提供帮助。对数据标注各个环节感兴趣的小伙伴，可以更加深入的学习了解，精数标注也希望可以成为你们的布道师，相互学习进步！