人类距离AI的实现还有很长的路要走，它并未有我们想象的那么智能，尽管许多AI项目大肆鼓吹其表现力，但残酷的现实表明，人类仍然没有足够的数据来驱动AI的快速演进。业界有着数据决定AI的共识，它的表现力如何取决于工程师向其输入了怎样的数据。
虽然将原始数据转为AI需要的智能数据充满了挑战，但有一项技术可以帮助将数据中的特征结构化地提取出来，否则非结构化的数据对监督学习算法来说只是一堆噪音，它就是数据标注。
什么是数据标注？
数据标注在帮助AI算法学习正确的数据特征发挥着至关重要的作用。数据标注为机器学习模型提供了基础能力，通过数据标注，AI算法可以区分各种输入并得出准确的输出。通过大量的结构化数据进行模型训练，它会变得越来越聪明。但是对于任何场景，大规模的数据标注都是一项充满挑战的工作，如何提高数据标注准确率？如何快速完成一个大型数据标注项目？如何降低数据标注的成本？
人类需要标注数据帮助机器进行识别和分类信息，如果缺少这些标注信息，AI很难找到数据特征，也就无法进行准确地识别，在数据标注方面，是不可能完全脱离人类标注的。
例如，一个网站充满大量的图片，如果想自动将这些图片进行分类以便用户进行搜索，那么至少需要一个图像分类的模型，先向其输入大量的带有数据标注的图片，AI算法便可以准确地提取图片特征，以学习到图片的分类技能。
最终，如果没有正确的数据用来“教学”AI，AI也就学不到正确的知识——识别任务将会以失败告终。但通过大规模的正确数据来训练AI，它就会随着数据量的增加而更智能。但是在数据标注项目开始前，您需要考虑以下问题：
1.您需要标注什么？
这里有许多不同的数据标注场景，取决于数据的形式和AI任务的应用场景，通常包含图像标注、视频标注、音频标注、文本标注，在自动驾驶标注场景下还有LiDAR激光雷达标注，每一种数据标注又拥有不同的分支，您需要确定您的业务场景的原始数据和打算实现的AI任务目标。
2.您的AI项目需要多少数据？
通常在成本和现实情况的考量下，您可以通过一部分数据查看效果，再决定开始下一批数据标注，具体的数量可以参考相关的学术论文和开源项目所使用的数据量。
3.内建团队还是外包？
根据国外研究机构Cognilytica发布的报告表明，公司在内部数据标注上的花费是他们在第三方花费的五倍，这不仅成本高昂，而且耗费大量时间，从我国的人力成本来看，这个成本也至少是二到三倍。
如果使用自建团队，意味着您必须抽出精力来管理复杂的数据标注项目。更重要的是，第三方数据标注公司拥有自研数据标注工具，这会比使用开源的要快速和安全地多。
4.您很难找到一个全能的数据标注员。
通常企业内部的数据十分繁杂，对于不同种类的数据，需要合适的人员进行标注。第三方数据标注公司可以帮您从人才库中筛选最合适您当前项目的人员。
获得数据标注的支持
将您的项目外包给冰山数据，将得到高质量，低成本的标注数据，我们拥有自动化的数据标注平台，加速数据标注工作流程，并且在国内外拥有超过1万名数据标注员，帮助快速匹配最合适的标注人选，帮助您加速AI迭代。