1、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準 。
2、無人零售、無人駕駛等都需要大量的人力，基于用工成本的問題，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 。
【ai數據標注應該如何學習 ai數據標注具體是做什么工作的】
3、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 。
4、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，設計深度學習網絡，可以在特定場景特定應用中用數據訓練神經網絡，從而在很多場景中可以讓AI快速落地占領市場、驅動行業應用、促進行業升級和迭代 。
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