什么是人工智能中的数据标注？

如今，我们周围的世界变化非常快。一切都与几年前截然不同。在这个组织努力奋斗的快节奏环境中，人工智能正在蓬勃发展，甚至至关重要。数据标注是人工智能的一个非常重要的部分，原因如下。

数据标注是为人工智能应用对数据进行分类和标记的过程。简而言之，标注者将他们正在查看的格式分开，并标记他们所看到的内容。格式可以是图像、视频、音频或文本。

在这篇博客中，我们将与您分享不同类型的数据标注，我们将解释每种类型的过程。

图像标注：

标注者标记图像中的特定对象。

例如，图像代表一间教室。标注者标签如下：table#1、table#2、chair#1、chair#2、board、lamp等……

有 6 种类型的图像标注：

包围盒译注：标注器 突出的正方形形状或2维方指定的对象。

Cuboid Annotation：注解者将指定对象标记为 3 维正方形，也称为立方体。这种类型的标注可以很好地计算各种对象的深度或距离。

地标标注：标注者在指定图像周围用小点标记。这通常用于识别人脸，例如通过人脸识别解锁手机。

多边形标注：这种类型的标注类似于边界框，但它更准确，因为标注者可以选择他们想要的东西，而不是在整个对象上画一个正方形。这种类型的标注在处理航空成像时很有用。使用多边形标注，标注者可以标记道路、路牌、建筑物、树木等。

语义分割： 这种类型包括通过将图像中的对象分组为不同颜色的像素来分离图像中的对象。例如，要对道路图像进行标注，标注者将道路分为三类。第一段是人（蓝色像素化），第二段是汽车（红色像素化），第三段是路牌（黄色像素化）。但是，有一个不同版本的语义分割，称为“实例分割”。这两种分割方法的唯一显着区别是实例分割可以选择在段内创建段。这意味着标注者可以通过创建一个名为“person#1、person#2 和 person#3”的内部片段来区分蓝色像素化的人。当然，Lines & Splines Annotation：这种类型的目的是了解边界和车道。

视频标注：

标注者停止视频并标记他们看到的内容。它与图像标注相同，但具有运动。此外，视频标注的类型与图像标注相同：边界框、长方体标注、地标标注、多边形标注、语义分割、线条和样条。

图像和视频标注是人工智能领域的一部分，仅适用于称为计算机视觉的数字图像和视频。

文字标注：

标注器使用有关所选单词的元数据来标记句子或段落。元数据是指有关数据的数据，换句话说，是有关所用数据的信息。该过程类似于突出显示学术书籍中的特定单词。您突出显示所需的句子并在其上写下特征，但标注者不是写在上面，而是标记它们。

有 4 种类型的文本标注：

情感标注：标注者根据他们从文本中获得的情感来标记文本。感觉可以是积极的、消极的或中性的。

意图标注：标注者用他们想要的动作标记文本，例如命令、请求或构造。

语义标注：标注者用实体标记文本作为参考。例如：姓名、地点、日期等。

语言标注：或短语组块。标注者用语法实体标记文本，例如名词、形容词、动词、副词等。

音频标注：

在对声音不同的音频片段进行标记和分类之前，人们以音频的形式捕获无组织的数据。例如，在聚会上捕获原始数据。标注者会将声音分成几组，如下：第 1 个人说的一句话、第 2 个人说的一句话、音乐和噪音。这种类型的标注用于声音识别以及在人类与 Siri 等技术设备之间创建对话。

当我们说未来时，我们说人工智能，并且了解将确保您的 AI 和机器学习项目扩展的最重要的过程之一是至关重要的。

文本和音频标注是 AI 中处理单词含义的自然语言处理领域的一部分。