數據標注是大部分人工智能算法得以有效運行的關鍵環節。人工智能算法是數據驅動型算法，也就是說，如果想實現人工智能，首先需要把人類理解和判斷事物的能力教給計算機，讓計算機學習到這種識別能力。其過程是通過人工貼標的方式，為機器系統可供學習的樣本。標注是把需要機器識別和分辨的數據貼上標簽，然后讓計算機不斷地學習這些數據的特征，終實現計算機能夠自主識別。
數據標注的高質量體現在兩個方面：一個標注的數量多，二是標注的質量高。
數據標注是通過數據加工人員借助類似于BasicFinder這樣的標記工具，對人工智能學習數據進行加工的一種行為。通常標注的類型包括：圖像標注、語音標注、文本標注、視頻標注等種類。標記的基本形式有標注畫框、3D畫框、文本轉錄、圖像打點、目標物體輪廓線等。
也許這么說仍然會有很多人不理解什么是數據標注，舉個簡單的例子，我們在聊天軟件中，通常會有一個語音轉文本的功能，這種功能的實現大多數人可能都會知道是由智能算法實現的，但是很少有人會想，算法為什么能夠識別這些語音呢，算法是如何變得如此智能的。
其實，智能算法就像人的大腦一樣，它需要進行學習，通過學習后它才能夠對特定數據進行處理，反饋。正如數據標注的語音的識別，模型算法起初是無法直接識別語音內容的，而是經過人工對語音內容進行文本轉錄，將算法無法理解的語音內容轉化成容易識別的文本內容，然后算法模型通過被轉錄后的文本內容進行識別并與相應的音頻進行邏輯關聯。
另外，也許會有人問，那么不同的語速、音色模型算法怎么能夠分辨呢。這就是為什么模型算法在學習時需要海量數據的原因，這些數據須覆蓋常用語言場景、語速、音色等，健全的數據才能訓練出好的模型算法。
數據標注的各種形式作用是什么
數據標注一直以來都是人工智能的基礎，是機器學習得以訓練的不可或缺的步驟。隨著互聯網的興起，如何創建和維護一個健康的網絡環境將成為互聯網平臺不斷解決的問題，但對于與日俱增的用戶增長和鋪天蓋地的網絡信息，人工審核內容變得不切實際，企業紛紛轉向機器學習的研發以便高效進行內容審核。
數據標注是通過數據加工人員借助標記工具，對人工智能學習數據進行加工的一種行為。通常標注的類型包括：圖像標注、語音標注、文本標注、視頻標注等種類。標記的基本形式有標注畫框、3D畫框、文本轉錄、圖像打點、目標物體輪廓線等。
數據標注工具支持圖像、文本和視頻等多種標注形式。其中，圖像分類，矩形框，多邊形，曲線定位，3D定位。文本分類，文本實體標注，視頻追蹤等。同時，還可根據需要可擴展性插件設計，通過插件形式支持自定義標注，可根據具體需求開發不同的標注形式，從而導出支持主流數據集格式。支持PascalVoc（與ImageNet采用的格式相同）和CoreNLP等標準。
如何選擇數據標注？要完成一個AI項目開發，其中數據處理可能占用了您大量的精力，既費時又費力，而且成本十分不可控，不妨選擇一家標注服務商來幫您完成這些任務。數據標注服務商大體可分為兩種模式，一種為常見的人力工廠，通過招聘大量的標注人員完成標注任務，標注工具方面借助商家的工具或客戶提供的標注工具。
另一種為平臺類公司，自主研發數據標注工具，以預標注和數據管道的優化，提高標注和流轉的效率作為優勢，如果您希望更專心于技術研發，不想在標注管理方面花費過多時間，那么您可以擇平臺類公司。