近年來，隨著人工智能的不斷發(fā)展，作為人工智能的上游基礎行業(yè)，數(shù)據(jù)標注開始逐漸成為備受關注的新興行業(yè)。隨之而來的是，一種名為“人工智能訓練師”的新職業(yè)異軍突起，其任務是教授人工智能認知新世界的知識。越來越多的人希望加入團隊成為人工智能訓練師。在數(shù)據(jù)采集和標注成為其主要任務之一的情況下，人工智能訓練師在2020年也被納入國家職業(yè)分類目錄，成為一種全新、正式的職業(yè)。

?數(shù)據(jù)標注的目的是給數(shù)據(jù)打上標記，幫助計算機學習和識別不同類型的數(shù)據(jù)。人工智能訓練師的工作是處理這些標記數(shù)據(jù)，并且使用機器學習和深度學習技術來訓練算法，以便讓計算機更好地理解和處理這些數(shù)據(jù)。

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要了解數(shù)據(jù)標注這一職業(yè)和人工智能訓練者的工作，首先我們需要了解什么是人工智能。人工智能是一門新興的技術科學，它研究和開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人類智能的理論、方法、技術和應用系統(tǒng)。該領域旨在理解智能的本質，并生產出能夠以類似于人類智能反應的方式作出反應的智能機器，研究范疇包括機器人、語音識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。隨著時間的推移，人工智能的理論和技術成熟度不斷提高，應用領域也在不斷擴大。未來，我們可以想象到，由人工智能帶來的科技產品將會成為人類智慧的“容器”，對人類生活的各個方面都會產生重大影響。

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標注數(shù)據(jù)是人工智能算法運行的重要步驟，必不可少。數(shù)據(jù)標注精度越高、數(shù)據(jù)量越大，算法性能就越好。數(shù)據(jù)標注需要通過人工指定標簽的方式，將需要機器識別和分辨的數(shù)據(jù)進行標記，作為機器學習的樣本，讓計算機學習這些數(shù)據(jù)特征，逐漸實現(xiàn)自動識別。這一過程就是數(shù)據(jù)標注。

?當前，“深度學習”是訓練AI模型的主流方式，但是AI無法自動識別語音、圖片、文本、視頻等。這時就需要AI訓練師對數(shù)據(jù)進行加工處理，將其轉化為AI能夠識別的數(shù)據(jù)。就像我們學習新事物一樣，例如認識狗，需要有人帶著一只狗或狗的照片到我們面前告訴我們，“這是一只狗”。然后我們才能在以后遇到狗時認出它的名字。機器學習也是如此，我們要教機器識別狗，就需要提供大量標記著狗的標簽的圖片進行學習。

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在這里順便提一下訓練集和測試集的概念。它們都是經過標注的數(shù)據(jù)，以狗為例，假設有1000張標注為“狗”的圖片，那么我們可以將其中的800張作為訓練集，剩下的200張則作為測試集。機器從這800張狗的圖片中學習出一個模型，然后運用到這200張機器未見過的圖片上進行識別，最終可以得出該模型的準確率。

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我們知道，機器學習可以分為有監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習。無監(jiān)督學習的效果不太可控，通常用于探究性實驗。在實際產品應用中，我們通常使用有監(jiān)督學習。有監(jiān)督學習需要有先驗經驗的標記數(shù)據(jù)。人工智能應用的場景非常廣泛，比如自動駕駛、智能安防、智能醫(yī)療、智能零售、智慧農業(yè)、智能制造等等。因此，當前人工智能需要大量標注數(shù)據(jù)來訓練機器。

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