数据标注---人工智能的基础
近年来，伴随着人工智能的不断发展落地，人工智能已经在不知不觉间改变了我们的生活方式，人工智能时代也向我们渐渐开启了大门。可以预见的是，未来，人工智能必然是下一个新的风口。在这样的背景下，与人工智能相关的一系列产业也同样开始了蓬勃发展，其中，数据标注便是其中最快实现产业化的行业之一。
AI兴起的最关键的技术莫过于深度学习，作为深度学习的基础，神经网络是一种以输入为导向的算法，其结果的准确性取决于接近“无穷”量级的数据。
所以摒除那些复杂的中间环节，深度学习最关键的就是需要大量的数据训练，这也是为什么在互联网大数据的时代，AI可以崛起。而在数据训练之前，又必须先对大量的数据进行标注，作为机器学习的先导经验。
数据为什么对人工智能如此重要？这首先要从人工智能的学习开始说起。我们可以尝试回想一下人类的学习方法：当我们要认知一个事物，比如汽车，就需要有汽车的实物或者图像在我们面前，并被告知这个是汽车，之后我们便可以对汽车形成认知。机器的认知方式其实也是这样一个大体的逻辑。我们得先有汽车的图片，上面标注着“汽车”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汽车的图片，它就能认出来了。
根据应用场景的不同，数据标注有许多类型。大体上分为图像、语音、自然语言三大类。
其中由于图像研究领域的水文热潮，图像标注的任务也尤为众多：无人驾驶、人脸识别、物体检测……
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。
随着人工智能的发展，不仅仅对数据标注的数量提出了要求，更对精准度、行业等提出了更加细分化的要求。这就对行业人才提出了更高的要求。AI优评在数据标注人才培养方面走到了前列。通过与相关部门合作，AI优评制定了一整套行业人才评价标准，让行业人才更加透明更加专业，并为通过考试的学员颁发国家职业资格培训鉴定实验基地统一核发的《人工智能技术服务-数据标注与审核》高新技术能力证书，培养行业人才，推动行业发展。
