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。
數據標注是通過數據加工人員借助標記工具這類工具，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。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。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，這些數據必須覆蓋常用語言場景、語速、音色等，全面的數據才能訓練出出色的模型算法。
人臉數據標注應用在哪些場景
人臉數據標注的關鍵點標注是對人臉面部鍵點進行標注、定位或者人臉對齊，標注出人臉面部關鍵區域位置，包括眉毛、眼睛、鼻子、嘴臉部輪廓等。關鍵點標注是人臉識別和分析領域中的關鍵一步，近些年來，已被成功應用到了圖像識別與分析、語音識別和自然語言處理等很多領域，它的應用場景有：
1、安防行業
通過對人臉數據標注可在車站、機場等公共場所有效識別到可疑人物，使市民的安全性多了一份保障。
2、金融行業
在金融領域中，人臉標注被用于智能審核、自主開卡等業務，還可利用人臉數據標注對用戶身份進行合適，保護用戶的資金安全。
3、AI教育行業
在AI教育行業中，人臉數據標注可對老師、學生的臉部輪廓進行精準定位，可有效檢測出其上下課的狀態，為教育提供了高效的監督作用。
4、可用于面部特征分析
支持對人臉五官及輪廓的精準定位，實現面部特征分析，落地在智能醫美等產品。
5、美顏拍攝
高精度的人臉數據標注可進行美顏塑形，基于關鍵點可以準確分析臉型、眼睛形狀、鼻子形狀等，從而對人臉的特定位置進行修飾加工，可滿足小視頻、相機、動態貼紙等娛樂互動的功能，落地在圖片、視頻、直播等多種美顏場景下。