一起聊聊人工智能数据标注到底应该是什么样子

一起聊聊人工智能数据标注到底应该是什么样子

数据标注是人工智能项目中重要的一环

有人说在整个的AI项目中算法工程师的工作可能只有20%的时间和算法有关，剩下的时间都是在清洗数据，和等待标注好的数据

数据的重要性

吴恩达先生曾经也说80%的数据+20%的模型＝更好的机器学习，近些年我们可以看到铺天盖地关于人工智能学术方向的论文，在技术探讨方面，可以说90%以上的论文都在谈论的是算法模型，几乎没人研究数据。虽然在AI企业里算法工程师了解数据的重要性，但是nobody care，技术的焦点不在数据上，甚至是被刻意忽略了

但事实上在深度学习模型的测试过程中，数据集的选择尤为重要。在构建数据集的同时，需要注意做好数据的清洗和标注，高质量的数据标注往往能更好地提高模型训练的质量和预测的准确率，由此可见数据标注是极其重要的

那么数据标注应该是什么样子

数据在AI系统中作为关键一环，应引起足够的重视，现有的技术方向需要下沉。真正的数据标注应该是一种技术服务的输出，而不是纯密集劳动力的输出

AI应用场景越来越丰富，作为顶层设计的算法工程师要不仅是精通算法，还需要理解应用场景；而作为处理基础数据的数据标注员，同样也需要具备应用领域的知识背景。在工业农业、医疗金融、体育等应用场景中都需要数据标注员有相关领域知识的认知技能，才能保证数据的准确

数据标注行业从业者

数据标注员在一定程度上也是被称之为人工智能训练师，它不应该是一门低门槛的岗位，恰恰需要综合知识能力较强的人才能做好

一直以来我们看到的数据标注行业出现最多的问题就是价格，同行间竞争的标准之一也是价格。但作为最了解数据一方的人工智能训练师，其拥有丰富的标注经验这是先天优势，作为AI标注行业的从业者应该比算法工程师更懂得数据该如何标注，什么样的工具适合标注，尤其在一些全新的人工智能应用领域，需要人工智能训练师一步一步去标注，用经验为AI开启一个新的领域，因此作为一名优秀的人工智能训练师不仅要学会使用最合理的标注工具去提高标注效率，还要能够保证数据的高质量输出，为人工智能领域赋能增效

结束语

简单来说，数据标注是构建训练灵活、高表现的机器学习算法的关键步骤。在大数据时代，数据标注变得尤为重要，因为它能教会机器如何像人类一样理解和处理问题。数据标注是一项非常繁琐耗费精力的过程，人工智能训练师同样需要专业的知识与技能才能在人工智能数据标注行业畅行

因此无论是作为行业从业者想要提升技能，还是作为创业者想要找项目，如果你看好人工智能领域，想做数据标注行业，不如考虑一下咱们的人工智能训练师人才孵化项目，蓬勃行业、专业指导，定不会让你失望