數(shù)據(jù)標(biāo)注員是做什么的？主要工作內(nèi)容是什么？目前，機(jī)器學(xué)習(xí)的主流類型是深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)需要大量的數(shù)據(jù)作為支撐。數(shù)據(jù)來自哪里？答案是數(shù)據(jù)注釋行業(yè)。數(shù)據(jù)標(biāo)記只是一個(gè)標(biāo)記圖像、語音、文本、視頻和其他數(shù)據(jù)的過

數(shù)據(jù)標(biāo)注員是做什么的？主要工作內(nèi)容是什么？

目前，機(jī)器學(xué)習(xí)的主流類型是深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)需要大量的數(shù)據(jù)作為支撐。數(shù)據(jù)來自哪里？答案是數(shù)據(jù)注釋行業(yè)。

數(shù)據(jù)標(biāo)記只是一個(gè)標(biāo)記圖像、語音、文本、視頻和其他數(shù)據(jù)的過程，以滿足機(jī)器學(xué)習(xí)的需要。

從事這項(xiàng)工作的職業(yè)是數(shù)據(jù)標(biāo)記員。

這是一張普通的圖片：

這是一張經(jīng)過數(shù)據(jù)標(biāo)注的圖片：

上圖中使用的數(shù)據(jù)標(biāo)注類型是2D框標(biāo)注，標(biāo)注后的圖片可以用于自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的機(jī)器學(xué)習(xí)。

數(shù)據(jù)注釋器的工作是用2D幀標(biāo)記圖片中的行人和車輛。

目前，數(shù)據(jù)標(biāo)簽仍是勞動(dòng)密集型行業(yè)，行業(yè)準(zhǔn)入門檻低，標(biāo)簽工的工作技術(shù)含量不高。

然而，隨著人工智能產(chǎn)業(yè)商業(yè)化進(jìn)程的加快，高質(zhì)量、基于場(chǎng)景、精細(xì)化的標(biāo)注數(shù)據(jù)集成也在適應(yīng)人工智能企業(yè)的新要求。

未來，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)標(biāo)記器將越來越受到業(yè)界的重視。

百度數(shù)據(jù)標(biāo)注這個(gè)崗位的前景怎么樣？

百度數(shù)據(jù)表明該職位是否有前景。其實(shí)，我們可以拋開百度公司，放眼整個(gè)行業(yè)。

根據(jù)不同的數(shù)據(jù)處理對(duì)象，工作內(nèi)容也會(huì)有所不同。標(biāo)簽工的工作內(nèi)容可分為：分類；選框；批注；標(biāo)記。

根據(jù)不同的公司，標(biāo)記器的工作方式不同。一些人工智能公司考慮數(shù)據(jù)安全并建立自己的標(biāo)記團(tuán)隊(duì)。在這些公司工作的標(biāo)簽員可以確保他們的工作內(nèi)容不會(huì)有太大的變化。不過，在非專業(yè)外包公司工作的貼簽者對(duì)人工智能公司都是項(xiàng)目型的，一個(gè)項(xiàng)目忙完后，我會(huì)再做另一個(gè)項(xiàng)目。這樣一來，工作內(nèi)容的連續(xù)性就差了，我也不會(huì)為一類項(xiàng)目積累太多的經(jīng)驗(yàn)。目前，人工智能還處于人工成長(zhǎng)階段，機(jī)器還需要大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試?，F(xiàn)在貼標(biāo)簽的人總會(huì)存在，從業(yè)人員也會(huì)越來越多，所以不必?fù)?dān)心這個(gè)職業(yè)是否會(huì)在短期內(nèi)消失。

數(shù)據(jù)標(biāo)注公司如何才能做得更好？

企業(yè)要想做得更好，產(chǎn)品和服務(wù)必須滿足市場(chǎng)不斷變化的需求。

目前，人工智能商業(yè)化進(jìn)程加快，人工智能企業(yè)對(duì)標(biāo)注數(shù)據(jù)集的質(zhì)量要求越來越高。精細(xì)化、場(chǎng)景化、高效化、高質(zhì)量、智能化是數(shù)據(jù)標(biāo)注公司的主要發(fā)展方向。