ai智能训练师数据标注（隐身于人工智能背后的工兵）

当你划动网页推荐界面，在谈笑风生中走过门口的人脸识别仪器时，你会注意到，人工智能已经渗透入我们生活的角角落落，成为不可或缺的便利存在

而在高效的智能服务下，是庞大到不可思议的数据训练库堆砌起的坚实基石，以及隐身于智能背后数量庞大、参差不齐的“人工”。他们奠定了算法学习的基础，他们将庞大的数据分类、画框，教会算法识别；他们让每条数据与我们亲密接触、却又让我们无法触及他们的存在

他们究竟过着怎样的生活？他们的人生规划是什么？他们对人工智能态度又如何？以及，随着科技迅速发展，他们会有一天沦为人工智能的垫脚石与时代的牺牲品吗？

人工标注帮助AI快速落地

随着人工智能的发展，数据的训练量非常大，数据标注公司应运而生，这些公司以网络方式运作，一个平台有产品经理和项目经理，接到一个任务就找人来做，大家通过网络群组报名后，由产品经理来培训，之后各自领取自己的任务，登录账号进行标注，检验经理校验合格后就付钱，不合格则需要重新修正

数据标注员工作类型

我们可以这样想一下，在上学的时候，老师会把列题划分出来教给学生，当学生做了大量的测试题后，遇到这种题型就知道该怎么做了，标注也是同样的道理，AI训练师是智能的老师，帮它去纠正错误，认知我们这个世界

因此标注过程中会遇到各种类型的数据，简单的可以理解为以下几个：

语音标注：大部分为语音转写，包含普通话，方言、小语种等，听一段音频，把文字敲出来；

文本标注：给一段文字，把时间、地点、人物标注来，然后总结一下这段文字描述的内容；

视频标注：看视频总结这段视频所讲述的事情，或者根据视频内容添加字幕等；

人脸标注：在图片上标注眼睛、嘴巴、眉毛、鼻子等器官；

图像语义分割：在图片上标注不同属性的物体，如人、车辆、道路、树木、行驶区域等；

2D标注：包含图片类所有标注，还包含在图片上拉框标注行人、建筑物及2D地图类标注等；

3D点云标注：通过拍摄车顶部的摄像头及雷达，拍摄2D图片和镭射出3D点状云图，在点状云图中根据2D图片标出车辆、行人、障碍物等；

数据标注需求持续增加

“现在科研界研究的都是无监督、小样本的深度学习，通过三维合成数据，用虚实结合的数据生成方式来训练机器，尽量减少数据的采集和标注，让机器自主学习、自主进化。”但由于缺乏理论上的突破性技术，所以虽然技术增长速度很快，但整体水平还比较低

目前的深度学习还是依赖基于统计意义的大数据模型，这要求数据足够多、足够均衡、基本满足真实世界的分布。因此，标注这项工作会一直存在

也许看到工作类型，你就觉得工作有些枯燥乏味，每天对着电脑，但当你真正的进入这个职业的时候，你就会觉得很有成就感，因为是大家在共同支撑着数据标注，而数据标注支撑着AI，AI却支撑着社会经济的快速发展！

随着行业的发展，数据标注师对于人才的要求也越来越高，行业的准入制度也开始明确建立。在人才培养方面，我们走在行业的前面，建立有完成科学的培训体系，为学习考试合格的学员颁发人工智能训练师职业资格证书

以上为部分的课程内容，想知道详细的内容讲解，可以留下联系方法，具体沟通哟～