數(shù)據(jù)標注員是做什么的？主要工作內(nèi)容是什么？目前，機器學習的主流類型是深度學習。深度學習需要大量的數(shù)據(jù)作為支撐。數(shù)據(jù)來自哪里？答案是數(shù)據(jù)注釋行業(yè)。數(shù)據(jù)標記只是一個標記圖像、語音、文本、視頻和其他數(shù)據(jù)的過

數(shù)據(jù)標注員是做什么的？主要工作內(nèi)容是什么？

目前，機器學習的主流類型是深度學習。深度學習需要大量的數(shù)據(jù)作為支撐。數(shù)據(jù)來自哪里？答案是數(shù)據(jù)注釋行業(yè)。

數(shù)據(jù)標記只是一個標記圖像、語音、文本、視頻和其他數(shù)據(jù)的過程，以滿足機器學習的需要。

從事這項工作的職業(yè)是數(shù)據(jù)標記員。

這是一張普通的圖片：

這是一張經(jīng)過數(shù)據(jù)標注的圖片：

上圖中使用的數(shù)據(jù)標注類型是2D框標注，標注后的圖片可以用于自動駕駛領域的機器學習。

數(shù)據(jù)注釋器的工作是用2D幀標記圖片中的行人和車輛。

目前，數(shù)據(jù)標簽仍是勞動密集型行業(yè)，行業(yè)準入門檻低，標簽工的工作技術(shù)含量不高。

然而，隨著人工智能產(chǎn)業(yè)商業(yè)化進程的加快，高質(zhì)量、基于場景、精細化的標注數(shù)據(jù)集成也在適應人工智能企業(yè)的新要求。

未來，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)標記器將越來越受到業(yè)界的重視。

百度數(shù)據(jù)標注這個崗位的前景怎么樣？

百度數(shù)據(jù)表明該職位是否有前景。其實，我們可以拋開百度公司，放眼整個行業(yè)。

根據(jù)不同的數(shù)據(jù)處理對象，工作內(nèi)容也會有所不同。標簽工的工作內(nèi)容可分為：分類；選框；批注；標記。

根據(jù)不同的公司，標記器的工作方式不同。一些人工智能公司考慮數(shù)據(jù)安全并建立自己的標記團隊。在這些公司工作的標簽員可以確保他們的工作內(nèi)容不會有太大的變化。不過，在非專業(yè)外包公司工作的貼簽者對人工智能公司都是項目型的，一個項目忙完后，我會再做另一個項目。這樣一來，工作內(nèi)容的連續(xù)性就差了，我也不會為一類項目積累太多的經(jīng)驗。目前，人工智能還處于人工成長階段，機器還需要大量的數(shù)據(jù)進行訓練和測試?，F(xiàn)在貼標簽的人總會存在，從業(yè)人員也會越來越多，所以不必擔心這個職業(yè)是否會在短期內(nèi)消失。

數(shù)據(jù)標注公司如何才能做得更好？

企業(yè)要想做得更好，產(chǎn)品和服務必須滿足市場不斷變化的需求。

目前，人工智能商業(yè)化進程加快，人工智能企業(yè)對標注數(shù)據(jù)集的質(zhì)量要求越來越高。精細化、場景化、高效化、高質(zhì)量、智能化是數(shù)據(jù)標注公司的主要發(fā)展方向。