数据标注是大多数人工智能的基础，它决定了机器学习和深度学习模型的质量。今天的数据呈现指数级的爆发，比如仅在2018年，就产生了超过30 ZB的数据。而在在任何人工智能项目中，对于数据科学家而言，数据问题都是其中的症结所在。什么是数据标注？
训练机器学习和深度学习模型，需要丰富的数据，以便将其用于部署，训练和调整模型。训练机器学习和深度学习模型需要大量经过仔细标注的数据。标注原始数据并准备将其应用于机器学习模型和其他AI工作流，被称为数据标注。根据相关统计，数据整理在AI项目中消耗了80%以上的时间。
数据如何标注？
如今，大多数数据都没有标注。带标签的数据，意味着标注或注释目标模型的数据，以便可以预测。通常，数据标注包括数据标注，注释，审核，分类，转录和处理。
标注的数据突出显示某些特征，并根据这些特征对其进行分类，可以通过模型分析其模式以预测新的目标。例如，对于自动驾驶汽车中的计算机视觉，AI专业人员或数据标注者可以使用视频标注工具来指示路牌的位置，并通过行人和其他车辆的位置来训练模型。
数据标注中包含的一系列任务：丰富数据的工具质量保证流程迭代管理数据标签培训新的数据标签项目计划成功指标流程运作AI专业人员的数据标签挑战？
在典型的AI项目中，专业人员在进行数据标注时会遇到以下几个方面的挑战。
1.数据标签质量低下。数据标签质量低可能有很多原因。其中最突出的原因之一是任何企业或工作流程确实三个决定因素：人员，流程和技术。
2.无法扩展数据标注操作。当数据量不断增长并且业务或项目需要扩展其容量时，由于大多数企业都在内部标记数据，因此它们通常也难以扩展其数据标注任务。
3.难以承受的成本和不存在的结果。企业和AI项目经理通常雇用高薪数据科学家和AI专业人士或一组业余人员来处理数据标签，而企业需要承担高昂的人工成本，当然企业也会面临数据标签不确定所带来的问题，所以合适的专业人员至关重要。
4.质量保证。进行质量检查可以为数据标注过程提供重要价值，尤其是在机器学习模型测试和验证的迭代阶段。谁来标注数据？
相关调查显示，2019年，企业在数据标签上的支出超过17亿美元。到2024年，这一数字将达到41亿美元。进行数据标注工作，除了雇佣专业的数据科学家和AI专家之外，还可以考虑通过其他方式。
雇员。这包括雇用包括AI专业人员在内的全职或兼职员工，参与AI项目的各个方面，其中之一是数据标注。托管团队。他们是经验丰富，且训练有素的数据标签团队。承包商。他们包括自由职业者和临时工。众包。企业可以使用第三方平台一次性寻找数据标注团队。