数据标注是大多数人工智能的基础，它决定了机器学习和深度学习模型的质量。今天的数据呈现指数级的爆发，比如仅在2018年，就产生了超过30 ZB的数据。而在在任何人工智能项目中，对于数据科学家而言，数据问题都是其中的症结所在。
什么是数据标注?
训练机器学习和深度学习模型，需要丰富的数据，以便将其用于部署，训练和调整模型。训练机器学习和深度学习模型需要大量经过仔细标注的数据。标注原始数据并准备将其应用于机器学习模型和其他AI工作流，被称为数据标注。根据相关统计，数据整理在AI项目中消耗了80%以上的时间。
数据如何标注?
如今，大多数数据都没有标注。带标签的数据，意味着标注或注释目标模型的数据，以便可以预测。通常，数据标注包括数据标注，注释，审核，分类，转录和处理。
标注的数据突出显示某些特征，并根据这些特征对其进行分类，可以通过模型分析其模式以预测新的目标。例如，对于自动驾驶汽车中的计算机视觉，AI专业人员或数据标注者可以使用视频标注工具来指示路牌的位置，并通过行人和其他车辆的位置来训练模型。
数据标注中包含的一系列任务：
AI专业人员的数据标签挑战?
在典型的AI项目中，专业人员在进行数据标注时会遇到以下几个方面的挑战。
谁来标注数据?
相关调查显示，2019年，企业在数据标签上的支出超过17亿美元。到2024年，这一数字将达到41亿美元。进行数据标注工作，除了雇佣专业的数据科学家和AI专家之外，还可以考虑通过其他方式。
雇员。这包括雇用包括AI专业人员在内的全职或兼职员工，参与AI项目的各个方面，其中之一是数据标注。
托管团队。他们是经验丰富，且训练有素的数据标签团队。
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