什么是数据标注（为什么需要数据标注）

目前主流的机器学习方式是以有监督的深度学习方式为主，对于标注数据有着强依赖性需求，未经标注处理过的原始数据多以非结构化数据为主，这些数据难以被机器识别和学习。只有经过标注处理后的结构化数据才能被算法模型训练使用。

什么是数据标注？

数据标注是一种为机器学习模型提供有意义的数据的过程。它通过为数据添加标签，以便机器学习模型可以正确和有效地进行分析和预测。数据标注可以有多种形式，包括文本分类、实体识别和图像分类等。

在文本分类中，专业人员会为文本添加标签，以便机器学习模型可以正确地理解文本的内容。例如，为新闻文章添加标签，以便机器学习模型可以正确地分类新闻文章的内容。

实体识别是另一种类型的数据标注，它可以用于识别特定文本中出现的实体。例如，为文本中出现的人名、地名和组织机构添加标签，以便机器学习模型可以正确地对它们进行识别。

图像分类是一种数据标注，用于为图像添加标签。例如，为图像中的物体添加标签，以便机器学习模型可以正确地识别出图像中的物体。

为什么需要数据标注？

数据标注其实就是人工智能的重要组成部分之一。

数据标注是机器学习的基础，它可以帮助机器更好的识别和理解数据。数据标注把不同类别的数据分开，使机器可以识别出每一个类别的数据，有助于机器学习的准确性和效率。此外，数据标注还可以帮助机器记住每一个数据的具体信息，以便之后的操作。

数据标注的作用是将原始数据转换成机器可以理解的形式，以便进行机器学习等技术的应用。数据标注可以将原始数据中的信息进行分类、组织、标记，使其可以被机器理解和处理。它的作用是帮助机器学习算法准确地识别和理解数据，使得可以更准确地进行推断和预测。

数据标注可以应用到哪些地方？

1、自动驾驶

利用标注数据来训练自动驾驶模型，使其能够感知周围的环境并在很少或没有人为输入的情况下移动。自动驾驶场景的数据标注涉及到图像与视频的语义分割、3D点云标注、视频跟踪标注、车辆与行人标框标注、车道线标注等。

2、人脸识别

从多种年龄段、性别等，多角度、多表情、多光线、多场景进行数据采集并且进行数据分析处理标注，对人脸进行打点标注，为人脸识别技术提供更大的数据保障。

3、智能安防

智能安防领域中，数据标注主要应用于计算机视觉与语音识别两个主要领域，具体有人脸关键点标注、表情分析、行人标注、骨骼关键点标注、视频切分、目标检测等多种标注方式。

4、智慧医疗

就目前而言，人工智能技术在医疗领域起到的更多是辅助作用，还无法完全取代医生。想要智慧医疗技术更好地发展，就需要更多场景化、精细化、专业化高质量的标注数据为算法模型进行训练调优。