什么是数据标注？
从本质上讲，数据标注是对计算机视觉或自然语言处理 (NLP)可识别的材料内容进行标记的过程。当我们标记或标注这些类型的数据时，它们变得更容易输入算法或编程以通过 NLP 进行解释。
得益于数据标注，人工智能 (AI) 或机器学习模型可以解释高质量图像和视频以及文本中的数据。数据标注使自动驾驶汽车等机器学习项目能够成功地将我们带到目的地。
数据标注对人工智能的重要性
数据标注是人工智能算法得以有效运营的关键环节，想要实现人工智能就要先让计算机学会理解并具备判断事物的能力。数据标注的过程就是通过人工贴标的方式，为机器系统提供大量学习的样本，数据标注是把需要机器识别和分辨的数据打上标签，然后让计算机不断地学习这些数据的特征，最终实现计算机能够自主识别。
以下是一些最常见的数据标注类型：
语音标注：语音标注是数据标注行业中一种比较常见的标注类型。语音标注的就是标注员把语音中包含的文字信息、各种声音先“提取”出来，再进行转写或者合成，标注后的数据主要被用于人工智能机器学习，这相当于给计算机系统装上了“耳朵”，使其具备了“能听”的功能，使计算机可以实现精准的语音识别能力。
文本标注：当对文本进行数据标注时，它只是帮助人工智能和机器改进语音识别的一种方式。通过标注，人工智能可以更好地理解人类之间的交流和说话过程。在实际使用方面，人工智能可以利用文本标注来充分理解用户所说的内容并提供有意义的回应。有时，文本标注还利用元数据来帮助更准确地识别关键字，从而给出更有用的答案。
图像标注：图像标注是数据标注中重要的标注方式。人工智能和机器学习可以利用各种识别过程来标注图像并赋予它们特定的含义。这些特殊过程利用特殊技术创建独特的数据集来训练人工智能。包括 3D 点标注、多边形标注、地标标注、语义分割和用于分隔图像中元素的边界框。用户通常需要使用边界框来标记和识别视觉媒体中的不同对象，在这种情况下是图像。
视频标注：与文本标注不同，视频标注充分利用视频来解释多个移动对象之间发生的事情。通过视频标注，逐帧分析对象。自动驾驶汽车等自动驾驶汽车可以使用带有视频标注的训练数据来帮助识别和避开障碍物。
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