數據標注員培訓需要多少時間

㈠ 數據標注員辛苦嗎難不難做

數據標注員還是蠻辛苦的，但是不難。

AI技術在全場景的落地以及大數據時代的到來產生了海量、指數級別的數據，數據獲取也相對變得容易，然而，想要獲得大量的已標注數據卻並不容易，往往需要付出很大的人力、物力、財力成本。在醫療AI等專業門檻較高的細分領域，缺乏標注數據就成了阻礙行業發展的「絆腳石」。

相關：

數據標注主要是針對語音、圖像、文本等進行標注，主要通過做標記、標重點、打標簽、框對象、做注釋等方式對數據集作出標注，再將這些數據集給機器訓練和學習。

由於需要標注的數據規模龐大且成本較高，所以很多互聯網巨頭和一些AI公司很少自己成立標注團隊，大多都是交給第三方數據服務公司或者數據標注團隊來做。

㈡ 做數據標注員是什麼體驗

做數據標注員也是比較累的。

1、數據標注需要長時間的坐著不動，身體會比較疲憊。所以要勞逸結合。

2、工作與生活的關系是相輔相成的，工作可以為生活提供保障，更好生活則是工作的目的。

3、人如果不工作的話，生活不僅沒有保障，還會碌碌無為，失去價值和樂趣。但如果只工作的話，就沒有時間享受生活，這樣的經歷是不快樂的。

一般地，數據標注都是在專業的標注工具和平台上進行，數據標注師通過標注工具或平台對不同類型的標注任務進行相應的操作。例如針對文本標注，通常需要我們對文字、語句進行拆分或者標記；圖像標注則需要我們對圖像中的內容進行畫框或者添加相應的標簽；常見的語音標注一般需要我們將音頻切割成規定的幾段，或者是將音頻中的內容轉寫成文字。

㈢ 數據標注員一般多久能能學會

半天內
數據標注這個其實就是IT互聯網公司的一個職位。數據標注員就是使用自動化的工具從互聯網上抓取、收集數據包括文本、圖片、語音等等，然後對抓取的數據進行整理與標注。這其實相當於互聯網上的」專職編輯「。

㈣ 數據標注8小時能做多少

數據標注8小時能做數據標注的薪資要看你個人的標注熟練程度以及素材的單價，有的人一天能標幾千個，有的人一天幾百個甚至慢慢悠悠標幾十個的，那一個月下來你的收入肯定也是天差地別。別的不說，就普通速度來算。

數據標注的時薪大概在12/h左右，相比之下去KFC賣體力一個小時也就差不多多了幾塊錢，我相信大部分人會選擇躺在床上框框圖，熟練了之後並不比出去賣體力掙得少。

數據標注的特點

疫情開始在家時間長之後做的比較多，目前平均一天做4個小時能有80-100塊不等，從剛開始一個小時10塊多(搬磚狗)，終於摸到門道，做這個兼職和全職思路不一樣，兼職的話看重靈活性、投入時間性價比、上手難度以及靠譜程度。

綜合上述，數據標注員在行業中基本一天8小時的工作時間產值平均能達到80-200不等，根據熟練度的不同分為前中後三個期段，做的時間越長對項目規范要求越清晰，熟練下來你做的任務越多產值也就越高，你是屬於哪一個階段的呢。

從業最初，我以為我需要騎著摩托車，穿梭於城市的大街小巷，將某某新開的拉麵館在地圖導航上標注出來。入職後，原來全部的工作內容基本上在電腦前就可以全部完成。

並不是奔波於室外的體力工作，甚至是需要不斷學習各種項目的腦力工作。數據標注其實是個生產加工型行業，與傳統的生產加工型企業有很大不同，

㈤ 數據標注員沒經驗能做嗎

可以的。

AI數據標注員被稱作「人工智慧背後的人工」。「數據是人工智慧的血液。當下是大數據基礎上的人工智慧，是數據智能的深度學習時代，可以說誰掌握了數據，誰就有可能做好。

數據標注最基本的就是畫框，比如檢測目標是車，標注員就需要把一張圖上的所有車都標出來，畫框要完全卡住車的外接矩形，框得不準確機器就可能「學壞」。再比如人的姿態識別，就包括18個關鍵點，經過訓練的標注員才能掌握這些關鍵點的標注，標注完成的數據也才能符合機器學習的標准。

不同的數據類型對標注員的要求也不一樣。除了一般較為簡單、可以通過培訓掌握的標注，還有一些需要專業背景的標注，比如在醫療數據標注中，標注員需要做醫療圖像的分割，把腫瘤區域標出來，類似工作就需要看得懂片子的醫生完成。再比如地方方言或外國文字，需要的也是掌握那門語言的標注員。

數據是指對客觀事件進行記錄並可以鑒別的符號，是對客觀事物的性質、狀態以及相互關系等進行記載的物理符號或這些物理符號的組合。它是可識別的、抽象的符號。

它不僅指狹義上的數字，還可以是具有一定意義的文字、字母、數字元號的組合、圖形、圖像、視頻、音頻等，也是客觀事物的屬性、數量、位置及其相互關系的抽象表示。例如，「0、1、2…」、「陰、雨、下降、氣溫」、「學生的檔案記錄、貨物的運輸情況」等都是數據。數據經過加工後就成為信息。

在計算機科學中，數據是所有能輸入計算機並被計算機程序處理的符號的介質的總稱，是用於輸入電子計算機進行處理，具有一定意義的數字、字母、符號和模擬量等的通稱。計算機存儲和處理的對象十分廣泛，表示這些對象的數據也隨之變得越來越復雜。

㈥ 為什麼說數據標注員騙局

說數據標注員是騙局的原因是誘導標注人員繳納一些費用，然後公司會以各種理由考核不通過，從而讓數據標注人員無法進入項目從而進行騙人。

有的公司以項目多為由，大量的招數據標注人員，這個時候公司就會誘導標注人員繳納一些費用，說為了長期穩定的合作，但是必須考核合格之後才可以跟進項目，交完錢之後，公司會以各種理由考核不通過，從而讓數據標注人員無法進入項目，這就是數據標注人員進入了公司騙局。

那麼，數據標注員有哪些坑呢?首先數據標注不是隨時都有的，但是根據項目的長短來決定的，數據標注員在開始的時候都會進行培訓，所以有的時候項目沒有了，標注員就沒有什麼用了。

但是如果項目比較長的話，標注的難度也會增高，還有就是標注員，如果標錯了的話，項目負責人會讓你返工，重新標注。

防止進入騙局的方法：

1，戒除貪婪，勿信，天上掉餡餅。

不要聽信陌生人的花言巧語，貪圖優惠和方便，辦理業務要到正規的營業廳。同學們切勿貪小便宜，遇到上門推銷不要輕易購買；化妝品、洗發水、運動鞋或筆記本電腦等物品，騙子極有可能採用偽劣產品或以數量短缺等方式進行詐騙。

防止銀行卡詐騙、網上詐騙、電話詐騙，不要相信未經核實的退學費、中獎、捐助等信息、電話，不要貪圖小利以免上當受騙。

2，提高警惕，勿信不明證件物。

一些犯罪分子為了博取同學的信任，會提供偽造的證件，如學生證、身份證，所以同學們一定要仔細辨別真偽，防止上當受騙。

㈦ 數據標注員沒經驗能做嗎

可以的。

AI數據標注員被稱作「人工智慧背後的人工」。「數據是人工智慧的血液。當下是大數據基礎上的人工智慧，是數據智能的深度學習時代，可以說誰掌握了數據，誰就有可能做好。

數據標注最基本的就是畫框，比如檢測目標是車，標注員就需要把一張圖上的所有車都標出來，畫框要完全卡住車的外接矩形，框得不準確機器就可能「學壞」。再比如人的姿態識別，就包括18個關鍵點，經過訓練的標注員才能掌握這些關鍵點的標注，標注完成的數據也才能符合機器學習的標准。

由於加工原料的特殊性，行業中的加工原料都是數據，不像加工食品那樣看得見摸得著。每個公司的項目都很相似。目前市場上數據標注的主要類型有：根據客戶要求在二維圖像上繪制線條、畫框和粘貼屬性標簽；360度邊框的三維圖像；聽聲音、寫句子。

需要一天八小時在電腦前處理數據，並提交給相關質檢人員。質檢人員將數據送甲方驗收。如果合格，就可以完成生產。否則，需根據甲方意見進行修改。

㈧ 數據標注員 你們一般幹了多久

其實，這個崗位乾的時間不會特別長的五年，應該就是差不多了，確實是比較消耗精力的。

㈨ ai智能數據標注員的工作高嗎這個工作好做嗎

高的。不太好做。
1、數據標注需要長時間的坐著不動，身體會比較疲憊。所以要勞逸結合。
2、工作與生活的關系是相輔相成的，工作可以為生活提供保障，更好生活則是工作的目的。
3、人如果不工作的話，生活不僅沒有保障，還會碌碌無為，失去價值和樂趣。但如果只工作的話，就沒有時間享受生活，這樣的經歷是不快樂的。
拓展資料：
人工智慧數據標注員是對數據內容進行整理和標注的工作人員，從業者需要具備高中以上學歷，能夠熟練操作常用電腦辦公軟體，具備細心的工作品質和團隊意識。其工作職責包括：
1、通過公司提供的工具，對數據內容進行迅速整理、分類和標注，在標注時需嚴格按照公司提供的規則進行；
2、將人類語言轉化為人工智慧可識別語言，標注內容包括人物動作、屬性、場景、環境以及道路等；
3、對已標注的數據進行嚴格核查，保證數據的准確性；
4、參加企業的相關規則培訓，對培訓的標注方法進行總結；
5、在標注過程中，若發現標注工具存在問題，及時向上級提出並給出可行性優化建議。
6、總結標注過程中常見的問題並分析原因，及時提出數據或規則中存在的問題。
數據標注員是互聯網興起的一門行業，這有點類似運營編輯，簡單來說就是給人工智慧AI大腦灌輸一些特定的符號和標記，例如在文本、語音、圖像、視頻等方面做出標記，從而讓演算法可以理解這些標記，並不斷學習，最終達到智能的效果。
數據標注的職責在於，將提供給人工智慧的大量圖片中，把不同場景的事物中將目標事物找出來，作為供人工智慧練習認知的訓練數據。

㈩ 互聯網數據標注員是做什麼的有什麼發展前途嗎

1、數據標注是通過數據標注員藉助標注工具，對人工智慧學習數據加工的一種行為。數據標注員的日常工作是藉助標注工具對文本、圖像、語音、視頻等數據進行拉框、描點、轉寫等操作，產出機器學習所需要的數據集。

2、數據標注行業發展前景市場需求量還是非常巨大的，AI的入門級崗位，未來可轉向其他AI崗位。總結更多的工作技能，更多經驗在工作中積累。5G時代的到來極大地解決了數據傳輸的問題，人類向著智能化社會邁出了至關重要的一步，智能家居、智能機器人、無人駕駛等等所需求的數據量是非常龐大的。

數據標注工作內容

1、語義分割

通常來說一張大小和復雜度適中的圖片需要45分鍾至1小時才能完成。雖說標注時間長，但與其他標注類型相比，模型通常僅需少量的語義分割圖片訓練便可達到精準的識別。

2、矩形框標注

矩形框標注是最簡單的圖像標注類型，大量的矩形框標注數據可以訓練出模型來識別需要的對象。

3、多邊形標注

常見的多邊形標注應用包括機器人抓取、醫學影像識別、衛星圖片識別等。