圖文大數據語音備注是什麼工作

① 大數據具體是做什麼有哪些應用

大數據即海量的數據，一般至少要達到TB級別才能算得上大數據，相比於傳統的企業內數據，大數據的內容和結構要更加多樣化，數值、文本、視頻、語音、圖像、文檔、XML、HTML等都可以作為大數據的內容。

提到大數據，最常見的應用就是大數據分析，大數據分析的數據來源不僅是局限於企業內部的信息化系統，還包括各種外部系統、機器設備、感測器、資料庫的逗吵渣數據，如：政府、銀行、國計民生、行業產業、社交網站等數據，通過大數據分析技術及工具將海量數據進行統計匯總後，以圖形圖表的方式進行數據展現，實現數據的可視化，在此基礎上結合機器學習演算法，對數據進行深度挖掘，發掘數據的潛在價值。

應用部分，大數據不僅包括企業內部應用系統的數據分析，還包括與行業、產業的深度融合，大數據分析的應用場景具有行業性，不同行業所呈現碰肢的內容與分析維度各不相同，具體場景包括：互聯網行業、政府行業、金融行業、傳統企業中的地產、醫療、能源、製造、電信行業等等。

1.互聯網行業大數據的應用代表為電商、社交、網路檢索領域，可以根據銷售數據、客戶行為（活躍度、商品偏好、購買率等）數據、交易數據、商品收藏數據、售後數據等、搜索數據刻畫用戶畫像，根據客戶的喜好為其推薦對應的產品。

2.政府行業在大數據分析部分包括質檢部門、公安部門、氣象部門、醫療部門等，質檢部門包括對商品生產、加工、物流、貿易、消費全過程的信息進行採集、驗證、檢查，保證食品物品安全；氣象部門通過構建大氣運動規律評估模型、氣象變化關聯性分析等路徑，精準地預測氣象變化，尋找最佳的解決方案，規劃應急、救災工作。

3.金融行業的大數據分析多應用於銀行、證券、保險等細分領域，在大山悄數據分析方面結合多種渠道數據進行分析，客戶在社交媒體上的行為數據、在網站上消費的交易數據、客戶辦理業務的預留數據，結合客戶年齡、資產規模、消費偏好等對客戶群進行精準定位，分析其在金融業的需求等。

4.傳統行業包括：能源、電信、地產、零售、製造等。電信行業藉助大數據應用分析感測器數據異常情況，預測設備故障，提高用戶滿意度；能源行業利用大數據分析挖掘客戶行為特徵、消費規律，提高能源需求准確性；地產行業通過內外部數據的挖掘分析，使管理者掌握和了解房地產行業潛在的市場需求，掌握商情和動態，針對細分市場實施動態定價和差別定價等；製造行業通過大數據分析實現設備預測維護、優化生產流程、能源消耗管控、發現潛在問題並及時預警等。

伴隨著信息化的快速發展、數據量加大，已經進入數據時代，相信各行業間日後對於大數據的應用會更多、更深入。

② 數據標注是做什麼的

首先談談什麼是數據標注。數據標注有許多類型，如分類、畫框、注釋、標記等等，我們會在下面詳談。

要理解數據標注，得先理解AI其實是部分替代人的認知功能。回想一下我們是如何學習的，例如我們學習認識蘋果，那麼就需要有人拿著一個蘋果到你面前告訴你，這是一個蘋果。然後以後你遇到了蘋果，你才知道這玩意兒叫做「蘋果」。

類比機器學習，我們要教他認識一個蘋果，你直接給它一張蘋果的圖片，它是完全不知道這是個啥玩意的。我們得先有蘋果的圖片，上面標注著「蘋果」兩個字，然後機器通過學習了大量的圖片中的特徵，這時候再給機器任意一張蘋果的圖片，它就能認出來了。

這邊可以順帶提一下訓練集和測試集的概念。訓練集和測試集都是標注過的數據，還是以蘋果為例子，假設我們有1000張標注著「蘋果」的圖片，那麼我們可以拿900漲作為訓練集，100張作為測試集。機器從900張蘋果的圖片中學習得到一個模型，然後我們將剩下的100張機器沒有見過的圖片去給它識別，然後我們就能夠得到這個模型的准確率了。想想我們上學的時候，考試的內容總是不會和我們平時的作業一樣，也只有這樣才能測試出學習的真正效果，這樣就不難理解為什麼要劃分一個測試集了。

我們知道機器學習分為有監督學習和無監督學習。無監督學習的效果是不可控的，常常是被用來做探索性的實驗。而在實際產品應用中，通常使用的是有監督學習。有監督的機器學習就需要有標注的數據來作為先驗經驗。

在進行數據標注之前，我們首先要對數據進行清洗，得到符合我們要求的數據。數據的清洗包括去除無效的數據、整理成規整的格式等等。具體的數據要求可以和演算法人員確認。

二、常見的幾種數據標注類型
1.分類標註：分類標注，就是我們常見的打標簽。一般是從既定的標簽中選擇數據對應的標簽，是封閉集合。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。

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。如人臉識別，首先要先把人臉的位置確定下來。行人識別，如下圖。

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。如自動駕駛中的道路識別。

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。（或則你把它歸為分類也是可以的，只是標注主要觀點就沒有這么客觀的標准，如果是標注蘋果估計大多數人標注的結果都差不多。）

三、數據標注的過程
1.標注標準的確定
確定好標準是保證數據質量的關鍵一步，要保證有個可以參照的標准。一般可以：

設置標注樣例、模版。例如顏色的標准比色卡。
對於模稜兩可的數據，設置統一處理方式，如可以棄用，或則統一標注。
參照的標准有時候還要考慮行業。以文本情感分析為例，「疤痕」一詞，在心理學行業中，可能是個負面詞，而在醫療行業則是一個中性詞。

2.標注形式的確定
標注形式一般由演算法人員制定，例如某些文本標注，問句識別，只需要對句子進行0或1的標注。是問句就標1，不是問句就標0。

3.標注工具的選擇
標注的形式確定後，就是對標注工具的選擇了。一般也是由演算法人員提供。大公司可能會內部開發一個專門用於數據標注的可視化工具。如：

也有使用開源的數據標注工具的，如推薦 Github 上的小工具labelImg

四、數據標注產品的設計
結合自己做過一款數據標記工具談談設計數據標注工具的幾個小技巧。

一個數據標注工具一般包含：

進度條：用來指示數據標注的進度。標注人員一般都是有任務量要求的，一方面方便標注人員查看進度，一方面方便統計。
標注主體：這個可以根據標注形式進行設計，原則上是越簡潔易用越好。根據標注所需要的注意力可以分為單個標注和多個標注的形式，可根據需求選擇。
數據導入導出功能：如果你的標注工具是直接數據對接到模型上的，可以不需要。
收藏功能：這個可能是沒有接觸過數據標注的不會想到。標注人員常常會出現的一種情況就是疲勞，或者是遇到了那種模稜兩可的數據，則可以先收藏，等後面再標。
質檢機制：在分發數據的時候，可以隨機分發一些已經標注過的數據，來檢測標注人員可靠性。

③ 數據標注是什麼行業

數據標注指使用自動化工具通過分類、畫框、注釋等等對收集來的數據進行標記以形成可供計算機識別分析的優質數據的過程。2019年，我國數據產量總規模為3.9ZB，較2018年有所上升，2020年中國大數據市場整體規模預計首次超過100億美元，數據量的增加推動大數據行業支出規模逐年上升。

在此背景下，數據標注需求隨數據量增長而上升，2019年需求量約為36EB，市場規模達30.9億元，2020年在36億元左右。從供給端來看，大數據產業發展必將推動非結構化數據的清洗標注需求，從而帶動數據標注相關企業數量上升。

數據量上升，大數據支出增加

近年來，我國互聯網產業高速發展，帶來數據量的迅猛增加。2019年，我國數據產量總規模為3.9ZB，同比增加29.3%，佔全球數據總產量的9.3%。人均數據產量方面，2019年我國人均數據產量為3TB，同比增加25%。

企業數量呈上升趨勢，2020年底突破700家

根據AI數據標注猿統計數據顯示，2020年4月，國內數據標注業務相關公司數量為565家，2020年12月，數量增長至705家，2020年4月份到12月份的相關數據標注需求公司增量為24.78%。

截至目前，國內包括作坊在內的以數據標注為核心業務的企業有上千家。未來，在大數據產業的不斷發展下，預計數據標注相關企業數量將呈現不斷增長趨勢。

更多數據來請參考前瞻產業研究院《中國數據標注行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》，

④ 什麼是數據標注師

AI數據標注員被稱作「人工智慧背後的人工」。「數據是人工智慧的血液。當下是大數據基礎上的人工智慧，是數據智能的深度學習時代，可以說誰掌握了數據，誰就有可能做好。

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。

不同的數據類型對標注員的要求也不一樣。除了一般較為簡單、可以通過培訓掌握的標注，還有一些需要專業背景的標注，比如在醫療數據標注中，標注員需要做醫療圖像的分割，把腫瘤區域標出來，類似工作就需要看得懂片子的醫生完成。再比如地方方言或外國文字，需要的也是掌握那門語言的標注員。

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隨著人工智慧的發展，數據的訓練量非常大，數據標注公司應運而生，這些公司以網路方式運作，一個平台有產品經理和項目經理，接到一個任務就找人來做，大家通過網路群組報名後，由產品經理來培訓，之後各自領取自己的任務，登錄賬號進行標注，檢驗經理校驗合格後就付錢，不合格則需要重新修正。

目前已經形成龐大的數據加工隊伍，僅北京就有一百多家專門從事數據標注的公司，全國從事這項工作的人大概超過千萬，很多頭部的互聯網技術企業都有自己的數據標注公司。

⑤ 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：