数据标注是指给原始数据(如图像、视频、文本、音频和3D点云)添加标签的过程，带有标签的数据被称为训练数据，这些标签形成了数据属于哪一类对象的表示，帮助机器学习模型在未来遇到从未见过的数据时，也能准确识别数据中的内容。
目前主流的机器学习方式是以有监督的深度学习方式为主，对于标注数据有着强依赖性需求，未经标注处理过的原始数据多以非结构化数据为主，这些数据难以被机器识别和学习。只有经过标注处理后的结构化数据才能被算法模型训练使用。
数据标注的类型主要是图像标注、语音标注、3D点云标注和文本标注。
在人工智能发展历程中，数据一直被当作其“血液”。数据标注是人工智能算法得以有效运营的关键环节，想要实现人工智能就要先让计算机学会理解并具备判断事物的能力。数据标注的过程就是通过人工贴标的方式，为机器系统提供大量学习的样本，数据标注是把需要机器识别和分辨的数据打上标签，然后让计算机不断地学习这些数据的特征，最终实现计算机能够自主识别。
景联文科技作为专业的Al数据标注公司，致力于推进数据资源标准体系建设，从数据生产、数据管理平台、数据资产市场化流通、数据资源规划等方面提供高质量的数据要素供给服务。
目前在全国范国拥有四个大型数据处理基地，1000名以上专业人工智能数据训练师，研发成熟的智能化数据标注平台，涵盖标注工作台和产能管理体系，并获得了ISO9001国际质量管理认证、ISO27001国际信息安全管理认证、ISO27701国际隐私安全管理认证，提供完整的语音、图像、 文本、 视频的全领域数居处理能力。为智能驾驶、智慧城市、智能家居、 智慧金融、智慧教育、智能安防、新零售等各领域的算法模型交付高质量的AI数据。
先后荣获“国家高新技术企业”，杭州市“青蓝计划”企业、杭州市“维鹰计划”企业等荣誉，同时是互联网金融身份认证联盟会员单位、全国信标委生物特征识别分委会成员、全国信标委人工智能分委会成员、浙江省人工智能产业联盟会员、浙江省城市大脑产业联在进行数据标注时，需要根据具体需要定义标注方式和规则，并制定标注规范，以确保标注质量和统一性。同时，也可以借助人工智能技术辅助进行数据标注，提高效率和准确性。
有兴趣可以看看我们官网哦~
数据标注是把需要计算机识别和分辨的图片事先打上标签，让计算机不断地识别这些图片的特征，最终实现计算机能够自主识别。数据标注为人工智能企业提供了大量带标签的数据，供机器训练和学习，保证了算法模型的有效性。
标注是对未处理的初级数据，包括语音、图片、文本、视频等进行加工处理，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。
数据标注产业主要是根据用户或企业的需求，对图像、声音、文字等对象进行不同方式的标注，从而为人工智能算法提供大量的训练数据以供机器学习使用。
拓展资料：数据标注的应用场景
数据标注产业的发展，促进了人工智能的蓬勃兴起，其主要的应用行业和不同行业的标注场景总结如下。
(1)自动驾驶：利用标注数据来训练自动驾驶模型，使其能够感知周围的环境并在很少或没有人为输入的情况下移动。自动驾驶中的数据标注涉及行人识别、车辆识别、红绿灯识别、道路识别等内容，可以为相关企业提供精确的训练数据，为智能交通保驾护航。
(2)智能安防：数据标注扩大了现有安防系统的感知范围，通过融合各种来源的数据并进行协同分析，提高监控和报警的准确性;
其对应的标注场景有面部识别、人脸探测、视觉搜索、人脸关键信息点提取以及车牌识别等。
(3)智慧医疗：人工智能和大数据分析技术应用于医疗行业，可以深入洞察医学知识和数据，帮助医生和患者解决在医学影像、新药研发、肿瘤与基因、健康管理等领域所面临的影像识别困难、药物研发成本巨大、癌症治疗效果不佳等难题。其所涉及的场景有手术工具标识、处方识别、医疗影像标注、语音标注等。
(4)工业4.0：利用标注数据训练和验证机器人应用程序的计算机视觉模型，从而使模型对工业环境内的各类障碍物、机械设备和机器人有更加精确的感知，实现工业智能机器与所处环境中人和物的安全交互。对应的场景有机械手臂导航、仓储码垛、自动分拣或抓取、自动焊接等。
(5)新零售：将人工智能和机器学习应用于新零售行业，可以通过商品销售数据以及用户的真实反馈促进电子商务的销售，提高用户的个性化体验以及预测客户需求，并实现线上货物推荐的精准化。新零售中涉及的标注场景包括超市货架识别、无人超市系统和电子商务智能搜索与推荐等。
(6)
智慧农业：依托精准的数据标注实现对农作物的定位以及对其成熟度和生长状态的识别，实现农作物智能采摘并解决精准农药撒播问题，从而减少人力消耗并提高农药利用率。目前，智慧农业中有关数据标注的场景有栽培管理、精准水肥和安全监测等。
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。
数据标注是指为数据集中的每个样本添加相关标签，以便机器学习算法能够更好地理解和处理这些数据。这些标注可以是文本、图像、音频或视频等各种形式，如分类标签、实体识别、关系抽取、情感分析等。数据标注通常需要由人工标注员进行，也可以使用自动化工具来辅助标注。数据标注在许多领域中都是至关重要的，例如自然语言处理、计算机视觉、语音识别和推荐系统等。曼孚科技官网