数据标注这个工作有发展前途吗？

数据标注员有没有发展前景?

我国在十三五规划中提出发展大数据产业以来，数据标注与审核产业在国内发展迅速，预计在2023年前后市场规模突破30亿元。同时随着5G及物联网的普及和落地，未来人类还将产生更多的数据，能极大地促进数据标注行业的发展。随着产业的发展，不仅各大互联网公司，连一些老牌的传统制造商也都在积极布局各自的人工智能领域，比如海尔冰箱希望借助人工智能技术来分辨冰箱中哪些食材快要变质、过期了，而实现这类功能的背后也离不开数据标注。所谓先人工，后智能，只要人工智能产业持续向好、功能需求稳定增长，数据标注行业就会伴其长远的发展。

人工智能场景：指纹识别

与此同时，在日常生活中，人工智能所涉及到的领域非常多，如教育、安防、金融、交通、医疗、电商等。在加入人工智能行业做数据标注员的同时，能更早地接触到未来各行各业的发展方向以及未来生活的真实场景。可以使我们快人一步，打开眼界率先看到未来的发展和需求，这样我们才能在时间差中寻找更多的生存机会。

数据标注员是做什么的?

数据标注是对未处理的非机构化初级数据，包括语音、图片、文本、视频等，通过大量的人力进行加工处理，并转换为机器可识别信息的过程。原始数据一般通过数据采集获得，随后的数据标注相当于对数据进行加工，然后输送到人工智能算法和模型里完成调用。

数据标注语义分割

数据标注员就是对图像、声音、文字等初级数据，进行打标签、分类和整理等不同方式的标注，常见的数据标注任务包括分类标注、标框标注、区域标注、描点标注和其他标注等。

有发展前途。

数据标注是人工智能产业的基础，是机器感知现实世界的起点。简单点说，数据标注是通过数据标注员借助标注工具，对人工智能学习数据加工的一种行为。数据标注有很多种，如分类、画框、标记等等。从某种程度上来说，没有经过标注的数据就是无用数据。机器通过数据标注物体的一些特征，才能知道这个物体是什么东西。

由于数据标注是人工智能的基础，也是人工智能技术落地的坚实保证。当下人工智能行业对于数据的质量要求越来越高，数据标注行业正在向着精细化时代迈进，标注员每做一次项目都要进行考核，考核通过才能进行数据标注。

AI产业中，标注大量用于训练机器学习模型的数据，让机器越来越像人，如果标注犯错，直接导致的后果是机器也会跟着范错，尤其是无人车驾驶技术，标注出错，直接导致的是交通事故。所以说啊标注准确率要求是很高的。

扩展资料

1、分类标注：分类标注，就是我们常见的打标签。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。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。适用：图像。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。适用：图像。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。