『壹』 數據標注是什麼意思
數據標注是對未經處理的初級數據, 包括語音、圖片、文本、視頻等進行加工處理, 並轉換為機器可識別信息的過程。原始數據一般通過數據採集獲得, 隨後的數據標注相當於對數據進行加工, 然後輸送到人工智慧演算法和模型里完成調用。
簡單來說，數據標注就是數據標注員藉助標注工具，對圖像、文本、語音、視頻等數據進行拉框、描點、轉寫等操作，以產出滿足AI機器學習標注數據集的過程。
『貳』 數據標注是什麼意思
數據標注是把需要計算機識別和分辨的圖片事先打上標簽，讓計算機不斷地識別這些圖片的特徵，最終實現計算機能夠自主識別。數據標注為人工智慧企業提供了大量帶標簽的數據，供機器訓練和學習，保證了演算法模型的有效性。
標注是對未處理的初級數據，包括語音、圖片、文本、視頻等進行加工處理，並轉換為機器可識別信息的過程。原始數據一般通過數據採集獲得，隨後的數據標注相當於對數碰讓據進行加工，然後輸送到人工智慧演算法和模型里完成調用。
數據標注產業主要是根據用戶或企業的需求，對圖像、聲音、文字等對象進行不同方式的標注，從而為人工智慧演算法提供大量的訓練數據以供機器學習使用。
拓展資料：數據標注的應用場景
數據標注產業的發展，促進了人工智慧的蓬勃興起，其主要的應用行業和不同行業的標注場景總結如下。
(1)自動駕駛：利用標注數據來訓練自動駕駛模型，使其能夠感知周圍的環境並在很少或沒有人為輸入的情況下移動。自動駕駛中的數據標注涉及行人識別、車輛識別、紅綠燈識別、道路識別等內容，可以為相關企業提供精確的訓練數據，為智能交通保駕護航。
(2)智能安防：數據標注擴大了現有安防系統的感知范圍，通過融合各種來源的數據並進行協同分析，提高監控和報警的准確性;
其對應的標注場景有面部識別、人臉探測、視覺搜索、人臉關鍵信息點提取以及車牌識別等。
(3)智慧醫療：人工智慧和大數據分析技術應用於醫療行業，可以深入洞察醫學知識和數據，幫助醫生和患者解決在醫學影像笑昌局、新葯研發、腫瘤與基因、健康管理等領域所面臨的影像識別困難、葯物研發成本巨大、癌症治療效果不佳等難題。其所涉及的場景有手術工具標識、處方識別、醫療影像標注、語音標注等。
(4)工業4.0：利用標注數據訓練和驗證機器人應用程序的計算機視覺模型，從而使模型對工業環境內的各類障礙物、機械設備和機器人有更加精確的感知，實現工業智能機器與所處環境中人和物的安全交互。對應的場景有機械手臂導航、倉儲碼垛、自動分揀或抓取、自動焊接等。
(5)新零售：將人工智慧和機器學習應用於新零售行業，可以通過商品銷售數據以及用戶的真實反饋促進電子商務的銷售，提高用戶的個性化體驗以及預測客戶需求，並實現線上貨物推薦的精準化。新零售中涉及的標注場景包括超市貨架識別、無人超市系統和電子商務智能搜索與推薦等。
(6)
智慧農業：依託精準的數據標注實現對農作物的定位以及對其成熟度和生長狀態的識別，實現農作物智能採摘並解決精準農葯撒播問題，從而減少人力消耗並提高農迅孫葯利用率。目前，智慧農業中有關數據標注的場景有栽培管理、精準水肥和安全監測等。
常見的數據標注任務包括分類標注、標框標注、區域標注、描點標注和其他標注等。