数据标注：AI背后的“人工”力量

随着人工智能时代的到来，社会正在历经从技术架构、应用模式、产业格局等多方面的改变，在数据的基础上，人工智能技术得以应用于各个领域，融入了人们的日常生活。

人脸识别是人工智能最基础的应用：打开抖音和美图秀秀，人工智能识别到人脸五官，进行一个形态学的变换，这就是缔造网红美颜特效的生效过程。

汽车自动驾驶是人工智能较为高级的应用场景：计算机通过对信号灯、车道线、行人、车辆的识别和分类，规划出适合的驾驶方案并时时做出调整。

机器学习、自然语言处理和人工智能的研发都是想将数据从人们生活中的简单化，转换为认知组件，但是目前都是需要人工的标注。而从事的是人工智能时代信息处理工作的就是AI数据标注员，也被称为人工智能背后的人。

在数据标注行业流行一句话：有多少智能，背后就有多少人工。

要做人工智能只有人工把数据搞定才可以。简单来讲，机器学习是指用算法解析数据，然后不断地学习，对某些目标做出判断和预测，达到人工智能的效果。从数据的采集、清洗、标注到校验都离不开人工，数据标注是AI产业的基石，是机器感知现实世界的起点。

简单说，数据标注是通过数据标注员借助标注工具，对人工智能学习数据加工的一种行为。数据标注有很多种，如分类、画框、标记等等。从某种程度上来说，没有经过标注的数据就是无用数据。机器通过数据标注物体的一些特征，才能知道这个物体是什么东西。

数据标注行业在不断变化。此前的数据标注行业处于刀耕火种的蛮荒时代，人工智能公司关注的重点更多集中于算法与算力领域，对于标注数据方面的关注度并不足够。然而，当企业将人工智能技术落地时才发现，基础数据的质量不足以支撑技术从实验室走向现实。所以，数据标注行业朝着专业化、细分化、场景化的方向演进将成为必然趋势。

数据堂作为专业的人工智能数据服务提供商，搭载了业界领先的AI训练数据服务能力。数据堂自主开发的基于“Human-in-the-loop人在回路”人机交互参与的人工智能数据加工平台，即数据预识别技术，实现了用算法来帮助标注人员，使他们能够快速的标注。

在实际的数据处理过程中，大量数据可以运用自动标注系统进行标注，再由人工进行补充测试筛查，显著的提高了数据处理效率和数据质量。技术的进步大幅度提升了数据处理的效率，也让原本劳动密集、重复性强的数据标注人工作变成了监督和辅助机器学习。

数加加众包是数据堂旗下的数据任务平台，为广大拥有闲置时间和技能的人提供了一个参与推动人工智能发展的机会，有众多数据标注团队与我们进行了紧密的合作。也欢迎更多的伙伴加入我们，与数据堂、数加加一起，为人工智能的发展助力！