尽管人工智能有着悠久的历史，但是直到近些年它才被大众所熟知。任何一个行业都有可能从人工智能中受益，它能够实现业务流程和预测分析自动化，这对于现代企业的生产至关重要。
然而，即使人工智能和机器学习被企业广泛应用，但是对于它的流程和基本步骤并不了解。
规划AI项目需要注意哪些问题？怎样寻找合适的团队帮助您完成AI项目？在人工智能中，提到的数据标注是什么，如何高效完成数据标注项目？本文将为您详细介绍。
数据标注的意义及其重要性
假设您招聘了专业的工程师团队，帮助您完成从采集数据、构建算法到平台实施的核心流程。您了解数据标注在这个过程中的作用吗？
人类拥有理解事物相互联系的能力，因此人类的思维是敏捷而灵活的。为了训练机器人像人类一样思考，我们需要为机器输入大量带有标签的数据，称为训练数据，教会机器分析数据间的差异并建立联系。
人工智能的数据标注是如何完成的？
在开始处理数据之前，需要采集数据。数据的格式取决于AI的应用场景。如果您要构建图像识别系统，则需要收集数千张图片，其中包括用于系统训练检测的图片。
那么，您需要采集多少数据才足够呢？
对于这一问题人们达成了共识 : 采集的数据越多越好。这就是所谓的大数据，这意味着您可以通过人工智能看到海量数据背后的规律。例如，互联网购物软件具有推荐功能，它能够利用大数据分析为用户推荐商品，并将商品推广给具有相似背景、性别和年龄的其他用户。
理论上，可能会出现过拟合的问题。然而，在现实中，获得优质的数据是一个非常漫长而昂贵的过程。所以，过拟合不是您考虑的首要问题。
数据标注面临的挑战：内部标注团队VS数据标注外包
目前与人工智能相关的工作，有80%都在处理和标注数据。这是人工智能面临的发展瓶颈。开发人员需要等所有数据都标注好才能开始算法训练，但是数据标注是一个漫长而乏味的过程。
因此，许多企业选择将数据标注的部分外包给专业的数据标注公司，这样企业能够节省更多的时间和成本专注于构建算法和核心流程。
下面将为您系统地介绍数据标注的主要类型。
数据标注类型：计算机视觉&自然语言处理
人工智能中有两个领域涵盖了大多数的数据标注任务：
它适用于图像、图片、和视频等视觉格式的数据，在计算机视觉领域，有面部识别、自动驾驶、运动检测等应用。
- 自然语言处理
它主要用于处理文本和音频数据。主要任务是教会机器人理解人类的日常交流。OCR技术是一个例外，它主要适用于文本图像。
同时还有一些独立的数据标注任务，例如LiDAR使用激光测量距离，创建3D点云帮助算法来检测周围环境。
计算机视觉中的数据标注类型
计算机视觉是目前最热门的人工智能项目之一。应用于开发自动驾驶模型、手机面部识别和情感识别等。以下是计算机视觉的数据标注任务的分类。
图像分类
图像分类能够训练算法将图片按照预设的组别分类。完成训练后，AI模型可以基于分组类别来识别图像中的对象。例如，如果您训练您的模型识别不同风格的家具，它能够区分北欧简约风和传统中式风的椅子。
语义分割
语义分割能够训练机器区分图像中不同的对象，是将图像中的每一个像素关联到一个类别标签上的过程。最后机器模型会将同类像素聚到一起。
2D包围框
2D包围框是指在物品边界标注矩形框，帮助机器按照预设的类别区分具有相似参数的对象，包括汽车、人、家庭物品等。
立体框标注
与2D框相似，立体框在对象周围增加了一个维度，能够获得对象在图像空间中的大小和位置。这种标注类型是对二维图像的深度透视。
多边形标注
2D和3D框不足以满足机器模型的训练，因为它们无法绘制不规则形状。作为代替方案，多边形标注能够为复杂、弯曲的对象绘制轮廓。多边形标注可训练机器根据物体的形状识别在空间中的位置，因此在室内项目中，机器可以区分灯和花瓶，以及它们所属的类别。
关键点标注
通过定义和标注目标的关键点，训练机器算法来预测对象的运动轨迹，常用于面部和情绪识别、运动追踪等。折线标注本质上是通过链接多个关键点而形成一组点数据，为自动驾驶模型提供车道线检测的能力。
对象追踪
对象追踪主要用于视频的数据标注，视频标注与图像标注相似，但需要更多的时间来完成。
首先，需要将视频分成单独的帧。然后将每个帧视为单独的图像。对象检测可以在不同帧之间创建链接，向算法解释对象出现的位置。对象检测是通过在分离每一帧的对象并将其与背景进行对比来实现的。
自然语言处理中的数据标注类型
文本分类
文本分类可根据内容对文本进行分组，因此关键词和短语作为机器算法文本分类的标签。例如，电子邮件中的自动过滤器，能够根据电子邮件中的提示，将某些邮件标记为“垃圾邮件”、“促销”等。
光学字符识别（OCR）
尽管在商业领域中纸质文件还在被广泛使用，但越来越多人认识到电子文件的便捷。光学字符识别可以将图像文本转换成机器可识别的文字。
光学字符识别在其他领域中也十分重要，例如沿路的摄像头使用它来扫描车牌，您可以使用光学字符识别轻松翻译不同的语言。
命名实体识别
命名实体识别简称NER，它是基于“实体”来检测和分类，“实体”也指文本中的特定单词和短语。NER技术能够节省您在大量文本中寻找特定信息的时间。
意图分析/情感分析
情感分析是基于语气对文本进行分析的过程，通常将语气分为积极、中立和消极。这种类型的数据标注应用于市场调研领域，帮助企业了解客户满意度、舆论监控和维护品牌声誉。
意图分析用于识别文本的隐藏意图。意图分析有助于自动收集客户的评论，还能为客户关系管理系统构建优先层次结构。
语音转写
语音转写在生活中十分常见，它用于教会机器算法将音频转换为文本。手机中的虚拟助手结合了文本转录、意图情感分析等技术构建了语音识别模型。
结论
简单来说，数据标注是构建训练灵活、高表现的机器学习算法的关键步骤。在大数据时代，数据标注变的尤为重要，因为它能教会机器如何向人类一样理解和处理问题。数据标注是一项非常繁琐耗费精力的过程，因此许多企业都寻找专业的数据标注服务商来合作。
冰山數據拥有多年数据标注行业经验，并致力于通过全球化和自动化方案为企业提供高质量、多语言、低成本的数据标注服务。如果您有任何关于数据标注的问题，欢迎与我们联系。