数据标注为人工智能提供结构化的训练数据。

机器学习的模型和儿童学习的方式类似。回想一下当一个孩子观察一个新事物时，比如当天第一次观察一只狗时，他会得到这个场景中的一些反馈比如记住这种狗的特征如有毛，两只眼睛，一只尾巴等等，于是当这个孩子下次再碰到狗时，他就能辨别出来。

机器能从我们提供的训练数据中学习。利用这一特性，我们可以调控算法来发现事物之间的关系，检测模式，理解复杂的问题和做最优决策。最终，我们提供的训练数据的质量，多样性和数据将对我们机器学习算法模型的成败产生重大影响。
训练数据的内容和形式经常是指：在终端应用角度被用来训练机器学习模型的被标注的或者人为标注的或者ground truth的数据集。下面我们列了一些可以用来训练不同种类的机器视觉模型的已经标注好的数据。

1.用于自动驾驶的道路检测

2.面部特征识别

3.像素级场景理解

4.汽车图片故障检测为保险理赔提供依据

5.从2D图片中预测3D维度

训练数据的重要性？
简单来讲，训练数据就是用来训练机器学习模型的标注好的数据。你可能需要大量的训练数据来使你的模型准确度更高，但是一般情况下，你具备足够的训练数据的可能性很低。

公共数据集通常是没有结构化的并且很难被划入某个特殊的类别。唯一的方法就是把这些数据都看一遍从中挑选出对你有用的数据

如何去获得训练数据？
通常情况下只要单个公司或者少数项目组的人是收集不到大量的训练数据的或者需要耗费算法研究人员大量的精力。不要担心，我们将利用我们数量庞大的标注员专业的帮助您收集足够多的训练数据，不管您需要的是2D框，点，图像分割或者任何形状，我们都能快速的帮助您获得高精度，高重复利用率的训练数据。

好奇我们可以提供哪种类型的标注？下面是一些我们做够的项目案例，比如自动驾驶，无人机，智能农业，卫星影像，视频安防和运动分析的图像标注。

我们也支持多种图像标注类别比如:

2D框
形状分割
3D立方体标注
线标注
地貌/点标注
语气分割
3D点云标注

关于训练数据的FAQ

什么是训练数据？
训练数据是用来训练机器学习算法和提升准确率的标注好的数据

什么是test set?
每个机器学习的模型需要在真实的世界中测试当它遇到新数据时的准确度，就好像一个学生在考试时遇到没有见过的题目一样，机器也需要这样的测试。这样的测试数据就是test set。

什么是验证数据Validation data?
当用某一个特定的数据集训练ML模型时，我们需要确保模型训练基于整个数据集的分布。因此我们“喂养”模型的标注数据被分成了训练数据和验证数据。这样可以确保机器学习的模型是基于整个数据集而产生的

我们应该如何把一个数据集划分为测试和训练数据？
每个数据集的内容都是不一样的。我们需要了解相应领域的知识来决定如何把标注的数据划分为训练和测试数据集。一般根本你想要测试您的模型的表现的意愿程度，训练数据：测试数据的比如通常为80:20或者75:25

一般多少训练数据是足够的？
每个领域有不同的算法所有需要不同的数据。但是总体而言，机器学习领域普遍认为，数据越多，模型的准确度和重复调用行越好

我们怎么获得免费的训练数据？
在互联网上你可以找到很多免费的训练数据集。很多科研机构也把他们采集的训练数据集共享给大家。

机器学些中训练数据和测试数据的区别？
训练数据，指的是我们用来训练或者教会机器模型或者算法的标注数据。
测试数据，指的是我们用来对模型的最终效果提供公正的评估的数据.

作者：edge
链接：https://www.zhihu.com/question/30654399/answer/369067570
来源：知乎
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关于人工智能数据标注过程

一、什么是数据标注首先谈谈什么是数据标注。数据标注有许多类型，如分类、画框、注释、标记等等，我们会在下面详谈。要理解数据标注，得先理解 AI 其实是部分替代人的认知功能。回想一下我们是如何学习的，例如我们学习认识苹果，那么就需要有人拿着一个苹果到你面前告诉你，这是一个苹果。然后以后你遇到了苹果，你才知道这玩意儿叫做 " 苹果 "。类比机器学习，我们要教他认识一个苹果，你直接给它一张苹果的图片，它是完全不知道这是个啥玩意的。我们得先有苹果的图片，上面标注着 " 苹果 " 两个字，然后机器通过学习了大量的图片中的特征，这时候再给机器任意一张苹果的图片，它就能认出来了。这边可以顺带提一下训练集和测试集的概念。训练集和测试集都是标注过的数据，还是以苹果为例子，假设我们有 1000 张标注着 " 苹果 " 的图片，那么我们可以拿 900 涨作为训练集，100 张作为测试集。机器从 900 张苹果的图片中学习得到一个模型，然后我们将剩下的 100 张机器没有见过的图片去给它识别，然后我们就能够得到这个模型的准确率了。想想我们上学的时候，考试的内容总是不会和我们平时的作业一样，也只有这样才能测试出学习的真正效果，这样就不难理解为什么要划分一个测试集了。我们知道机器学习分为有监督学习和无监督学习。无监督学习的效果是不可控的，常常是被用来做探索性的实验。而在实际产品应用中，通常使用的是有监督学习。有监督的机器学习就需要有标注的数据来作为先验经验。在进行数据标注之前，我们首先要对数据进行清洗，得到符合我们要求的数据。数据的清洗包括去除无效的数据、整理成规整的格式等等。具体的数据要求可以和算法人员确认。二、常见的几种数据标注类型1. 分类标注：分类标注，就是我们常见的打标签。一般是从既定的标签中选择数据对应的标签，是封闭集合。如下图，一张图就可以有很多分类 / 标签：成人、女、黄种人、长发等。对于文字，可以标注主语、谓语、宾语，名词动词等。适用：文本、图像、语音、视频应用：脸龄识别，情绪识别，性别识别2. 标框标注：机器视觉中的标框标注，很容易理解，就是框选要检测的对象。如人脸识别，首先要先把人脸的位置确定下来。行人识别，如下图。适用：图像应用：人脸识别，物品识别3. 区域标注：相比于标框标注，区域标注要求更加精确。边缘可以是柔性的。如自动驾驶中的道路识别。应用：自动驾驶4. 描点标注：一些对于特征要求细致的应用中常常需要描点标注。人脸识别、骨骼识别等。应用：人脸识别、骨骼识别5. 其他标注：标注的类型除了上面几种常见，还有很多个性化的。根据不同的需求则需要不同的标注。如自动摘要，就需要标注文章的主要观点，这时候的标注严格上就不属于上面的任何一种了。（或则你把它归为分类也是可以的，只是标注主要观点就没有这么客观的标准，如果是标注苹果估计大多数人标注的结果都差不多。）三、数据标注的过程1. 标注标准的确定确定好标准是保证数据质量的关键一步，要保证有个可以参照的标准。一般可以：设置标注样例、模版。例如颜色的标准比色卡。对于模棱两可的数据，设置统一处理方式，如可以弃用，或则统一标注。参照的标准有时候还要考虑行业。以文本情感分析为例，" 疤痕 " 一词，在心理学行业中，可能是个负面词，而在医疗行业则是一个中性词。2. 标注形式的确定标注形式一般由算法人员制定，例如某些文本标注，问句识别，只需要对句子进行 0 或 1 的标注。是问句就标 1，不是问句就标 0。3. 标注工具的选择标注的形式确定后，就是对标注工具的选择了。一般也是由算法人员提供。大公司可能会内部开发一个专门用于数据标注的可视化工具。如也有使用开源的数据标注工具的，如推荐 Github 上的小工具 labelImg四、数据标注产品的设计结合自己做过一款数据标记工具谈谈设计数据标注工具的几个小技巧。一个数据标注工具一般包含1. 进度条：用来指示数据标注的进度。标注人员一般都是有任务量要求的，一方面方便标注人员查看进度，一方面方便统计。2. 标注主体：这个可以根据标注形式进行设计，原则上是越简洁易用越好。根据标注所需要的注意力可以分为单个标注和多个标注的形式，可根据需求选择。3. 数据导入导出功能：如果你的标注工具是直接数据对接到模型上的，可以不需要。4. 收藏功能：这个可能是没有接触过数据标注的不会想到。标注人员常常会出现的一种情况就是疲劳，或者是遇到了那种模棱两可的数据，则可以先收藏，等后面再标。5. 质检机制：在分发数据的时候，可以随机分发一些已经标注过的数据，来检测标注人员可靠性。

数据标注为人工智能提供结构化的训练数据。

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