随着人工智能在实践中的不断突破，越来越多的创业公司加入到AI相关业务的浪潮中，并且伴随着这种趋势，AI投资也在持续上升。无论是投资金额还是投资频率，都说明市场对AI市场发展的信心日益增强。
首先，什么是数据标注
建立算法模型，需要使用大量的标注数据训练机器学习其特征，以达到“智能”的目的。数据标注是为了帮助机器学习识别数据中的特征。比如我们希望机器学会识别汽车。我们直接给机器一张车的图片，认不出来。我们必须给汽车图片贴上标签，并注明“这是一辆汽车”。当机器得到一大堆贴了标签的汽车图片用于学习时，我们会给机器另一张汽车图片，机器就知道是汽车了。
第二，数据标注的类型
数据标注有多种类型，如文本分类、图片拉框、语音转录、人像打点等。我以中智平台(/)的常见标注业务为例，简单说明一下数据标注的种类和用途。
1.图片拉框：拉框标注是最常见的标注形式之一，对标注人员的要求也较低。常见的拉框有人体拉框和车辆拉框，主要用于人体识别、物体识别等领域。
人工智能下的数据标注
2.面部打点：这个标记不仅限于面部打点，还包括人体轮廓打点等。要求比较详细，每个点的位置都会有要求。主要用于人脸识别、人体识别等领域。
人工智能下的数据标注
3.注音：注音是指听一段语音，播音员将听到的语音内容进行转录。主要应用于语音识别领域。
人工智能下的数据标注
4.OCR转录：OCR转录一般需要框选需要转录的区域，比如图片中的文字，在选中的部分转录文字。主要应用于字符识别领域。
人工智能下的数据标注
5.文本分类：这类项目一般区分文本中句子的类别，或者文本中包含的情绪(积极、中性、消极)。主要用于智能客服等领域。
人工智能下的数据标注
6.收藏项目：收藏项目一般不通过平台进行，大部分是线下进行，有各种工具。常见的类型有语音采集、视频采集、人脸采集，采集的数据一般都是经过清理后才能投入使用。
另外，数据标注的种类很多，这里不做介绍。如果你想了解更多，可以关注我们的其他文章。
人们在谈论大数据人工智能等词汇时，往往会想到AI算法、数据挖掘、机器学习等高级内容。然而，没有大量准确的数据，即使是最好的算法也无法实现。之后我会告诉你标记的数据是如何工作的，为什么这么重要。
