要了解數據標注的意義與存在價值，要先明白“人工智能”這個詞所包含的意義，人工智能就是要讓機器的行為看起來就像是人所表現出的智能行為一樣。這是人工智能比較流行的一個定義，也是該領域較早的定義。因此人工智能的研究很大一部分在于如何讓機器的行為看起來像是人表現出來的智能行為一樣，標注在其中發揮了很大的作用。
人工智能自他創造出來的那一天就是完全智能化的嗎？并不是，它之所以稱之為“智能”在于經過了數據標注、模型訓練、模型數據和產品評估后才具有“辨別”與“思考”能力，在這個流程中還會不斷出現反饋數據問題以及反饋測試結果，以終得到準確的模型。
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。機器也需要不斷理解多的內容，有數據標簽，它才能學習，才會有智能。數據的加工是一個長期存在的過程，由畫框到基礎詞匯，慢慢形成自己的知識圖譜，才能自我推理和思考。
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。
數據標注的對象主要分為文本、圖片、音頻、視頻四個種類：
文本標注主要包括情感分析、知識庫、關鍵詞提取、文字翻譯、搜索引擎優化等。就比如，識別一句話蘊含的情感，翻譯等等；
圖片標注主要包括圖像分割、物體檢測、圖像語義理解、圖像生成、圖片加注等服務；
音頻標注主要包括對全球主要語言和語料、包括方言、特殊情景語音進行識別標注，語音識別等等；
視頻標注主要包括對視頻中出現的物體、文字、語音、情景等進行標注。
由于數據標注屬于AI公司中較為費時、費力的工作，因此大公司一般都將標注的工作外包給專業的林瓊數據服務平臺。讓專業的公司去做專業的事情，不僅提升了效率，而且實現了低成本高精度的標注。
數據標注看似簡單，實則對標注師有著極高的要求。隨著AI智能不斷擴散到各個行業領域，不同行業產生、需求的數據也有所不同，因此，標注的方法也因此而產生差異。那么，標注的方法有哪些，如何做才能讓數據變成機器的知識呢？
目前，通行的標注方法大致有以下四種：分類法、畫框法、注釋法以及標記法。
分類法是初步的數據標記方法，數據分析師在分類時，先給每個數據打上固定的標簽，并把相同標簽的內容歸為一類。例如我們常見的水果、蔬菜、交通等，這樣分類之后，每個數據便有了屬于自己的識別，當機器讀取到與標簽下內容相同或者相似的東西時，便可以認知歸類為這一標簽；
畫框法則主要針對于視覺內容，例如圖片、視頻等，數據標注師通過畫框，對每張圖片上相同部分的內容進行標注，在選定標注對象之后，交由機器進行識別。畫框法常用于面部識別等方向；
注釋法是一種更為詳細的標注方法，在選定某些特定的內容之后，對此進行標注，這一方法常用于地圖、導航等，例如在選定橋梁之后，在旁邊注釋“橋梁”，這樣機器便能夠識別出橋梁這一內容；
標記法則是對于一些特殊的點加以描述，以此來進行區分，例如人體的具體部位，頭部、手部等，標記法是更加詳盡和準確的數據標注方式。
