人工智能目前是方兴未艾，智能化程度逐步加强，特别是在语义识别、图片识别、数据分析、图像理解等各个方面都在突飞猛进，这些人工智能的背后，其实是智能训练后的机器自我学习。

 不断的提供训练集让人工智能自行的训练，然后人工进行纠偏，相当于教练的指导，让机器能够快速的具备人的智能，同时计算机的强大计算能力和不知疲倦的工作又是人工所不能及的，所以人工智能发展已经不可阻挡。

 但机器并不是一开始就能够智能，需要进行一定的训练，而这些训练的前提需要由样板数据，这些数据的来源与人工的标注，于是产生了一项新的工作内容：数据标注师。

什么是数据标注师？

 数据标注师就是标注数据的人，可以理解为人工智能训练提供样本数据的人。这些人将各类数据进行标注，以便形成机器可以识别的特征，供机器学习使用。

什么是数据标注呢？

 数据标注是通过数据加工人员借助Photoshit等数据标注与分类软件，对人工智能学习所使用的数据进行加工的一种行为。为人工智能训练模型提供数据采集，数据清洗，数据标注，等数据类服务。目前数据标注主要分为图片标注，语音标注，文本标注，视频标注，道路标注，图像语义分割等方向。

看到这里大家应该基本熟悉了，就是将各类的数据，由人工给出其理解的意义。例如下面这些图画，人工都给其标注为小狗，然后形成数据集，人工智能通过学习这些图片，可以识别为小狗，下次再见到类似的图片时可以判断为小狗。

通过大量的图片的标注，机器将学习小狗的特征，让后不断的训练自己，不断提高的识别图片的能力。

如果仅仅进行了小狗的数据训练，即使你来一批狐狸的照片混在其中，机器很可能会将狐狸的照片识别成小狗，其实本来机器就不理解什么是小狗和狐狸。

但是如果将狐狸的照片进行数据标注，然后进行训练，人工智能就开始学习狐狸的特征。

这样通过不断的训练AI系统，让其能够识别各类动物，同样的道理我们其他方面的理解也是一样，需要人工进行数据标注，然后让人工智能能够不断的识别，通过大量的数据学习，人工智能就不断的强大起来。

数据标注的过程

 数据标注的前提是拥有一批数据，人工标注过程其实就是将数据特征化的过程，图片数据刚才我们已经看到了，一定是同类型的照片进行标注，其中标注要符合特征，特征不明显的数据要提前删除，数据能够进行结构化分析，大致过程如下图：

将数据上传到系统，然后人工进行标注类别，标注完成后形成训练集合。生成标准的训练集。

 只有通过训练集的学习，人工智能才能真正的智能，如同孩子小时候学习语言一样，不断的重复正确的数据，才能不断校准。数据标注就是训练过程中的校准。

数据标注已经成为了一个行业

  人工智能与数据是相连的，人工智能的高速发展离不开大量数据的处理与应用，数据标注行业应运而生——数据标注是人工智能产业的基础，是人工智能进行模型训练必不可少的一环。从某种程度上来说，没有经过标注的数据就是无用数据，要让数据可用一般会经历这样的过程：原始数据一般通过数据采集获得，随后的数据标注相当于对数据进行加工，然后输送到人工智能算法和模型里进行调用。

数据标注人员的基本素养

数据标注人员必须具备专业的知识，如同识别图片一样，标注师首先能够识别图片内容，其他的数据标注也是一样，一条数据背后到底意味着什么。例如FTTH用户中的光衰指标，达到-27dBm属于劣化用户，这必须靠人工先进行标注，而多条件的综合判断，更是需要专业知识的背景人员进行标注，如果标注数据的人不理解或理解错误，容易导致后期的训练结果就是错误的。所以现在的数据标注成为了一个产业，很多人员转向了数据标注行业。

数据产生价值，人工智能是仿真人的智慧进行决策和分析，数据标注是人工智能的启蒙老师，通过数据训练逐步让人工智能能够学习特征。在人工智能的道路上，人和机器的竞争正在逐步展开，机器开始是步履蹒跚，但一旦起步将远远的抛人类很远。

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