這包括對數(shù)據(jù)類型的理解，如圖像處理、自然語言處理，以及相關(guān)標(biāo)注工具和軟件的使用。2.學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識:了解機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的基本原理，熟悉常用的機器學(xué)習(xí)算法和深度學(xué)習(xí)框架，以便更好地理解數(shù)據(jù)標(biāo)注的目的和使用場景。3.實際項目和經(jīng)驗:通過參與實際的數(shù)據(jù)標(biāo)注項目，積累經(jīng)驗，展示自己的能力。你可以在學(xué)術(shù)研究項目、開源社區(qū)或者相關(guān)企業(yè)實習(xí)中找到這樣的機會。

A數(shù)據(jù)類型在圖框的知識數(shù)據(jù)標(biāo)注項目中，除了圖框，還有3D dot、transfer等數(shù)據(jù)類型，還有相當(dāng)多的接單平臺，如數(shù)加、龍寶、百度公測等，都是我們可以選擇的平臺。當(dāng)然，這些平臺有些是需要加入工會才能做的，所以推薦大家了解一下零點的接單平臺，可以直接對接。

數(shù)據(jù)標(biāo)注定義數(shù)據(jù)標(biāo)注是大多數(shù)人工智能算法有效運行的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。簡單來說，數(shù)據(jù)標(biāo)注就是對未經(jīng)處理的語音、圖片、文本、視頻等數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，從而轉(zhuǎn)化為機器可讀信息的過程。數(shù)據(jù)標(biāo)注的意義是什么？目前主流的機器學(xué)習(xí)方法是基于有監(jiān)督的深度學(xué)習(xí)，對標(biāo)記數(shù)據(jù)有很強的依賴性。未被標(biāo)注的原始數(shù)據(jù)多為非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，很難被機器識別和學(xué)習(xí)。

京聯(lián)文科技是長三角地區(qū)最大的AI基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)商之一。建立了先進(jìn)的數(shù)據(jù)貼標(biāo)平臺和成熟的定制數(shù)據(jù)貼標(biāo)服務(wù)的貼標(biāo)、審核、質(zhì)檢機制。支持計算機視覺(框標(biāo)注、語義分割、3D點云標(biāo)注、關(guān)鍵點標(biāo)注、線標(biāo)注、2D/3D融合標(biāo)注、目標(biāo)跟蹤、圖片分類等。)、語音工程(語音切割、ASR語音轉(zhuǎn)錄、語音情感判斷、聲紋識別標(biāo)注等。)，以及自然語言處理(OCR轉(zhuǎn)錄、文本信息提取、NLU句子概括)。

但大部分原始數(shù)據(jù)其實更像原油，不能直接使用。尤其是在AI如火如荼的領(lǐng)域，更需要先對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注，才能把原始數(shù)據(jù)變成算法可用的數(shù)據(jù)。如果數(shù)據(jù)是原油，那么數(shù)據(jù)標(biāo)注就是將原油提煉為精煉油的過程。數(shù)據(jù)標(biāo)注的越準(zhǔn)確，算法模型的訓(xùn)練效果就會越好。大多數(shù)算法在擁有足夠多的普通標(biāo)注數(shù)據(jù)的情況下，可以將準(zhǔn)確率提高到95%，但從95%提高到99%甚至99.9%，需要大量的高質(zhì)量標(biāo)注數(shù)據(jù)。

我最近在做相關(guān)的項目，評估了幾個數(shù)據(jù)標(biāo)注工具，接觸了幾個數(shù)據(jù)標(biāo)注公司和平臺?？偨Y(jié)如下，供大家參考。數(shù)據(jù)標(biāo)注公司的工作多種多樣，但是視頻標(biāo)注對工具要求高一點，線上能做的平臺不多，主要是語音和圖片標(biāo)注。目前行業(yè)魚龍混雜，有些平臺技術(shù)實力和品牌背景都很強，比如JD.COM眾智、百度眾包，數(shù)據(jù)保密做得很好。有些平臺專門做代理。把你的數(shù)據(jù)需求交給他，他轉(zhuǎn)手就轉(zhuǎn)包給下一層。

還提供私有化部署服務(wù)。標(biāo)注能力比較廣泛。百度進(jìn)入標(biāo)簽行業(yè)已久，積累了更多的眾包用戶。但我不看好眾包模式，因為質(zhì)量更難控制。國外一個知名的數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺，國外很多大公司都有與之合作。需求者可以自己配置貼標(biāo)工具和對應(yīng)的標(biāo)簽，直接在平臺上發(fā)任務(wù)，不需要和客戶經(jīng)理溝通……這對于國內(nèi)客戶來說可能不是很友好。

1。整理數(shù)據(jù)類型。目前常見的數(shù)據(jù)類型有圖片、文字、音頻、視頻等。對于不同類型的數(shù)據(jù)，標(biāo)注方式不同，相關(guān)數(shù)據(jù)標(biāo)注服務(wù)商的報價也不同。2.明確數(shù)據(jù)標(biāo)注的方向。對于不同的行業(yè)，數(shù)據(jù)標(biāo)注需求是不同的。常見的標(biāo)注方向有語義分割、3D點云、文本轉(zhuǎn)錄、音頻轉(zhuǎn)錄、自然語義處理和目標(biāo)跟蹤。方向不同，方法和要求也不一樣。對于圖片，2D畫框和多邊形畫框是常見的標(biāo)簽。對于智能駕駛行業(yè)，標(biāo)注方向可能是車道線和語義分割。

但如果大量圖片或音視頻數(shù)據(jù)被標(biāo)注，LabeIImg無法滿足需求，需要外部服務(wù)商。4.篩選外部標(biāo)簽服務(wù)提供商，目前國內(nèi)數(shù)據(jù)服務(wù)質(zhì)量參差不齊，可以通過標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行篩選，避免后期因服務(wù)質(zhì)量差而重新貼標(biāo)簽。篩選標(biāo)準(zhǔn):豐富的企業(yè)服務(wù)經(jīng)驗、優(yōu)秀的閱卷平臺或工具、相應(yīng)的數(shù)據(jù)安全措施、穩(wěn)定的數(shù)據(jù)服務(wù)團隊。