ai数据标注具体是做什么工作的（ai数据标注应该如何学习）

1.比较基本的数据标注是画框。比如检测目标是汽车，报幕员需要在一张图片上标注所有的汽车，并且图片框必须完全遮挡住汽车的外部矩形。如果框架不准确，机器可能会“学坏”。另一个例子是人体手势识别，它包括18个关键点。只有经过训练的标注员才能掌握这些关键点的标注，标注出来的数据才能达到机器学习的标准。

2.无人零售，无人驾驶等。所有这些都需要大量的人力。由于人工成本的问题，除了私人数据，他们会把标注工作放在第三国家，而马来西亚、泰国、印度等国家都有数据标注分支机构。

3.在常见的报告中，数据标注总是被描述为“血汗工厂”，被描述为廉价和低质量，人们被重复性的机械劳动所异化。在王金桥的解释下，这种刻板印象逐渐被打破。

4.目前，这种大量的人工标注是有价值的，因为理论上很难解决问题。但是，在数据量较大的情况下，设计深度学习网络可以用特定场景和应用中的数据训练神经网络，从而使ai快速占领市场，带动行业应用，在很多场景下促进行业升级和迭代。