一起聊聊人工智能數據标注到底應該是什麼樣子

數據标注是人工智能項目中重要的一環

有人說在整個的AI項目中算法工程師的工作可能隻有20%的時間和算法有關，剩下的時間都是在清洗數據，和等待标注好的數據

數據的重要性

吳恩達先生曾經也說80%的數據 20%的模型＝更好的機器學習，近些年我們可以看到鋪天蓋地關于人工智能學術方向的論文，在技術探讨方面，可以說90%以上的論文都在談論的是算法模型，幾乎沒人研究數據。雖然在AI企業裡算法工程師了解數據的重要性，但是nobody care，技術的焦點不在數據上，甚至是被刻意忽略了

但事實上在深度學習模型的測試過程中，數據集的選擇尤為重要。在構建數據集的同時，需要注意做好數據的清洗和标注，高質量的數據标注往往能更好地提高模型訓練的質量和預測的準确率，由此可見數據标注是極其重要的

那麼數據标注應該是什麼樣子

數據在AI系統中作為關鍵一環，應引起足夠的重視，現有的技術方向需要下沉。真正的數據标注應該是一種技術服務的輸出，而不是純密集勞動力的輸出

AI應用場景越來越豐富，作為頂層設計的算法工程師要不僅是精通算法，還需要理解應用場景；而作為處理基礎數據的數據标注員，同樣也需要具備應用領域的知識背景。在工業農業、醫療金融、體育等應用場景中都需要數據标注員有相關領域知識的認知技能，才能保證數據的準确

數據标注行業從業者

數據标注員在一定程度上也是被稱之為人工智能訓練師，它不應該是一門低門檻的崗位，恰恰需要綜合知識能力較強的人才能做好

一直以來我們看到的數據标注行業出現最多的問題就是價格，同行間競争的标準之一也是價格。但作為最了解數據一方的人工智能訓練師，其擁有豐富的标注經驗這是先天優勢，作為AI标注行業的從業者應該比算法工程師更懂得數據該如何标注，什麼樣的工具适合标注，尤其在一些全新的人工智能應用領域，需要人工智能訓練師一步一步去标注，用經驗為AI開啟一個新的領域，因此作為一名優秀的人工智能訓練師不僅要學會使用最合理的标注工具去提高标注效率，還要能夠保證數據的高質量輸出，為人工智能領域賦能增效

結束語

簡單來說，數據标注是構建訓練靈活、高表現的機器學習算法的關鍵步驟。在大數據時代，數據标注變得尤為重要，因為它能教會機器如何像人類一樣理解和處理問題。數據标注是一項非常繁瑣耗費精力的過程，人工智能訓練師同樣需要專業的知識與技能才能在人工智能數據标注行業暢行

因此無論是作為行業從業者想要提升技能，還是作為創業者想要找項目，如果你看好人工智能領域，想做數據标注行業，不如考慮一下咱們的人工智能訓練師人才孵化項目，蓬勃行業、專業指導，定不會讓你失望

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