數據運營標注專員有哪些例子

Ⅰ 數據標注員是做什麼的

數據標注是使用特定工具對圖像、文本等進行處理的工作。數據標注就是使用自動化的工具從互聯網上抓取、收集數據包括文本、圖片、語音等等，然後對抓取的數據進行整理與標注。

數據標注屬於人工智慧行業中的基礎性工作，需要大量數據標注專員從事相關部分的工作以滿足人工智慧訓練數據的需求。但隨著今後標注工具的不斷優化，標注人員會在智能化輔助工具的幫助下減少大量重復性的工作，未來單純依靠人工的純手工標注工作會大大減少，與此相對數據標注工作的門檻會提高。

常見的幾種數據標注類型介紹為：

1、分類標註：分類標注，就是我們比較常見的打標簽。一般是從既定的標簽中選擇數據對應的標簽，是封閉集合，一張圖能夠有很多分類/標簽，比如成人、女、黃種人、長發等，對於文字，可以標注主語、謂語、賓語，名詞動詞等。

2、標框標註：機器視覺中的標框標注，還是比較容易理解的，就是框選要檢測的對象，比如人臉識別，首先要先把人臉的位置確定下來。

3、區域標註：相比於標框標注，區域標注要求會更加精確，邊緣可以是柔性的，比如自動駕駛中的道路識別。

4、描點標註：一些對於特徵要求細致的應用中常常需要描點標注，比如人臉識別、骨骼識別等。

5、其他標註：標注的類型除了上述幾種常見的之外，還有很多其他比較個性化的。不同的需求會需要不同的標注。比如自動摘要，就需要標注文章的主要觀點，這時候的標注嚴格上就不屬於上面的任何一種了。

Ⅱ 數據標注員是做什麼的

所謂數據標注，就是給各種人工智慧產業提供標注，以供AI對這些數據進行“學習”。

就像是AI的老師一樣，教會它們識別各種物質的特性，比如汽車上安裝的人工智慧設備，並不是一開始就知道路況的，剛開始的時候是通過人工給它們標注出數據，教會它們認識哪些是障礙物，哪些是汽車和人群，從而學會識別物體。

數據標注員的工作操作起來其實並不復雜，但十分考驗人的忍耐力和做事的細致認真程度。這個與“人臉識別”、“無人駕駛”等高科技相關的職業，其實特別重要，比如一張路況圖中有行人、機動車、紅綠燈等要素，只有被逐一標出後，無人駕駛汽車就能更快識別，但是一旦沒有標出圖中那倆白色的汽車，它就很可能直接撞上去。所以，數據標注員的重要性可見一斑。

Ⅲ 有哪些公司需要數據標注員

網路眾測、龍貓、數據堂。
數據標注員就是使用自動化的工具從互聯網上專抓取、收集屬數據包括文本、圖片、語音等等，然後對抓取的數據進行整理與標注。相當於互聯網上的」專職編輯「。 這個崗位工作任務簡單的，沒什麼技術含量。工資基本也不高，大部分3000-4000，很少有5000以上的。而且這類IT公司大部分都是民營公司，待遇不會太高。
拓展資料：
發展前景
目前的數據標注屬於人工智慧行業中的基礎性工作，需要大量數據標注專員從事相關部分的工作以滿足人工智慧訓練數據的需求。
但隨著今後標注工具的不斷優化，標注人員會在智能化輔助工具的幫助下減少大量重復性的工作，未來單純依靠人工的純手工標注工作會大大減少，與此相對數據標注工作的門檻會提高，不再需要簡單的體力工作者，而是需要對大數據、對人工智慧領域有著相當程度了解的專業性人才。
可以想像到那時數據標注會成為人工智慧行業中一個非常重要的工作，對從業人員的較高要求也會使從事數據標注的人員出現供不應求的現象。
學習建議
做數據標注，基礎要求只需要懂得電腦基本操作就可以，更深一點就是理解客戶需求，主要就是細心和耐心了，一般來說一個項目的越難對標注員的要求也就越高，我們認為在一個新項目開始的時候完善的培訓制度是很有必要的，要保證整個項目的高質量、高效率，就要整個項目的標注員是比較穩定的，大多數情況下項目的要求越多、難度越大，在標注員學習的過程中抵觸情緒偏大，但是這種情緒迫於項目經理的壓力不是都會表現出來，在後續的項目標注中會導致這個人的數據質量存在很大問題，我們一直把數據標注作為服務行業來做也是基於這部分原因，保證質量和效率的前提是要標注員本身心態要穩，如果只是一味用產量去要求可能會適得其反，所以建議學習數據標注的朋友要有耐心，效率可以穩步提升，只要有上升的趨勢就是好現象。

Ⅳ 互聯網數據標注員是做什麼的有什麼發展前途嗎

有發展前途。

數據標注是人工智慧產業的基礎，是機器感知現實世界的起點。簡單點說，數據標注是通過數據標注員藉助標注工具，對人工智慧學習數據加工的一種行為。數據標注有很多種，如分類、畫框、標記等等。從某種程度上來說，沒有經過標注的數據就是無用數據。機器通過數據標注物體的一些特徵，才能知道這個物體是什麼東西。

由於數據標注是人工智慧的基礎，也是人工智慧技術落地的堅實保證。當下人工智慧行業對於數據的質量要求越來越高，數據標注行業正在向著精細化時代邁進，標注員每做一次項目都要進行考核，考核通過才能進行數據標注。

AI產業中，標注大量用於訓練機器學習模型的數據，讓機器越來越像人，如果標注犯錯，直接導致的後果是機器也會跟著范錯，尤其是無人車駕駛技術，標注出錯，直接導致的是交通事故。所以說啊標注准確率要求是很高的。

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1、分類標註：分類標注，就是我們常見的打標簽。適用：文本、圖像、語音、視頻。應用：臉齡識別，情緒識別，性別識別

2、標框標註：機器視覺中的標框標注，很容易理解，就是框選要檢測的對象。適用：圖像。應用：人臉識別，物品識別

3、區域標註：相比於標框標注，區域標注要求更加精確。邊緣可以是柔性的。適用：圖像。應用：自動駕駛

4、描點標註：一些對於特徵要求細致的應用中常常需要描點標注。人臉識別、骨骼識別等。適用：圖像。應用：人臉識別、骨骼識別

5、其他標註：標注的類型除了上面幾種常見，還有很多個性化的。根據不同的需求則需要不同的標注。如自動摘要，就需要標注文章的主要觀點，這時候的標注嚴格上就不屬於上面的任何一種了。

Ⅳ 人工智慧數據標注，具體干什麼工作

數據標注最基本的就是畫框，比如檢測目標是車，標注員就需要把一張圖上的所有車都標出來，畫框要完全卡住車的外接矩形，框得不準確機器就可能「學壞」。再比如人的姿態識別，就包括18個關鍵點，經過訓練的標注員才能掌握這些關鍵點的標注，標注完成的數據也才能符合機器學習的標准。

無人零售、無人駕駛等都需要大量的人力，基於用工成本的問題，除了隱私數據之外，他們會把標注工作放在第三世界國家完成，馬來西亞、泰國、印度等國家都有數據標注分公司。

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常見的報道中，數據標注總被描述為「血汗工廠」，這項工作和從業者被描述得廉價低質，人被重復性機械式的勞動異化。在王金橋的解釋下，這一刻板印象也被逐漸打破。

目前這種大量的人工標注是有價值的，因為理論上解決問題很難，但有了大量數據，設計深度學習網路，可以在特定場景特定應用中用數據訓練神經網路，從而在很多場景中可以讓AI快速落地佔領市場、驅動行業應用、促進行業升級和迭代。

「比如在手機玻璃缺陷、高鐵軌道的缺陷、電網高壓線絕緣子損壞等檢測工作中，無人機拍攝畫面後，由人來檢測，隨著數據量增加，機器得到的訓練越來越充分，機器慢慢可以自動檢測，類似工作可以很大程度上由機器代勞。」王金橋說，目前人工智慧的智能性雖然比較弱，但在各行各業都會帶來改變，這是AI推動產業革命的機會。

Ⅵ 互聯網數據標注員是做什麼的有什麼發展前途嗎

數據標注有許多類型，如分類、畫框、注釋、標記等等。

分類標注是從既定的標簽中選擇數據對應的標簽，是封閉集合。如下圖，一張圖就可以有很多分類/標簽：成人、女、黃種人、長發等。對於文字，可以標注主語、謂語、賓語，名詞動詞等。

區域標注相比於標框標注，區域標注要求更加精確。邊緣可以是柔性的。如自動駕駛中的道路識別。

發展前途

數據標注員可以說是AI消滅了一部分工作又創造出來的一種工作。在未來AI發展良好的前提下，數據的缺口一定是巨大的。可以預見3-5年內數據標注員的需求會一直存在。

至於發展，其實所謂一些熟能生巧的工作，都是有被替代掉的風險的。深度學習解決的一件事情就是熟能生巧。在這個崗位上，其實你的一些想法就代表了AI的想法，AI會根據你標注的數據進行學習，想想還是有點成就感的。

數據標注可以說是AI的入門級崗位，未來可轉向其他AI崗位。如項目實施顧問等，這就要求更多的工作技能，需要再工作中積累。

Ⅶ 數據標注是什麼行業

數據標注是行業互聯網。

數據標注員是互聯網興起的一門行業，這有點類似運營編輯，簡單來說就是給人工智慧AI大腦灌輸一些特定的符號和標記，例如在文本、語音、圖像、視頻等方面做出標記，從而讓演算法可以理解這些標記，並不斷學習，最終達到智能的效果。

數據標注員介紹：

1、數據標注員就是給人工智慧AI大腦灌輸一些特定的符號和標記，相當於AI智能的入門級崗位；

2、例如在文本、語音、圖像、視頻等方面做出標記，從而讓演算法可以理解這些標記，並不斷學習，最終達到智能的效果。

數據標注員職責范圍：

數據標注的職責在於，將提供給人工智慧的大量圖片中，把不同場景的事物中將目標事物找出來，作為供人工智慧練習認知的訓練數據。

Ⅷ 數據標注員是做什麼的主要工作內容是什麼

簡單來說，數據標注是通過數據標注員藉助標注工具，對人工智慧學習數據進行加工的一種行為。

數據標注員每天的工作就是對著圖片、視頻、文本等數據，不斷進行著拉框、標點等操作。

這是比較典型的語音標注工具：