人工智能(AI)的发展是势不可挡的，已成功地从学术上的默默无闻一跃成为必不可少的商业工具。人工智能(AI)与我们的生活息息相关，正在悄无声息的改变着我们的生活以及生活习惯。
人工智能及其子集——机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、语音识别等的成功实施依赖于大量高质量的标注数据。数据收集、标注和验证等活动在AI开发的生命周期中至关重要，因为优质的数据为算法及其产生的结果提供信息与训练。
什么是数据标注？
术语“数据标注”和“数据注释”可互换使用，用于描述为人工智能中训练机器学习算法创建数据集的过程。
数据标注是标记以各种格式（如文本、视频或图像）可用的数据的过程。对于有监督的机器学习，需要标记数据集，以便机器可以轻松清晰地理解输入模式。
为了训练基于计算机视觉的机器学习模型，需要使用正确的工具和技术对数据进行精确注释。并且有多种类型的数据注释方法用于创建此类数据集以满足此类需求。
数据注释的类型有哪些？
数据标注包括文本、图像和视频，对图像中感兴趣的对象内容进行标注或标注，同时确保准确性，以确保机器可以通过计算机视觉识别。
在图像标注中，使用的不同类型的流行图像标注是边界框标注、多边形标注、语义分割、地标标注、折线标注和3D点云标注。
为了对图像进行注释，市场上有不同类型的工具或软件可以准确地标记数据。选择正确的工具和技术对于确保可以根据客户的需求标记数据非常重要。
什么是机器学习？
机器学习(ML)是一种人工智能(AI)，它多次的深度学习能够使软件应用程序在预测结果方面变得更加准确，而不需要明确编程。机器学习算法使用历史经验和数据作为输入来预测新的输出值。
一般讲机器学习的神经网络就是指这种人工的网络。机器学习就像人一样需要不断的学习，n多次的进行学习。
机器学习的过程就像人的大脑学习的过程一样，需要通过数据或者图片不断的学习，不断的去训练，才能见了就知道是什么物体。
机器学习分类主要分为三个主要类别：
1、监督式学习
监督式学习（Supervisedlearning），也称为监督机器学习，是通过使用已经标记数据集来训练算法来准确分类数据或预测结果来定义的。当输入数据输入到模型中时，它会调整其权重，直到模型得到最适当的拟合。这是交叉验证过程的一部分，来确保模型避免过拟合或者欠拟合。
2、无监式督学习
无监督学习（Un-supervisedlearning），也称为无监督机器学习，使用机器学习算法对未标记的数据集进行分析和聚类。这些算法无需人工干预即可发现隐藏的模式或数据分组。它发现信息相似性和差异性的能力使其成为探索性数据分析、交叉销售策略、客户细分、图像和模式识别的理想解决方案。
3、半监督式学习
半监督学习（Semi-supervisedlearning）是在监督学习和无监督学习之间的一种方法。在训练时，它使用比较小的标记数据集来指导从较大的未标记数据集中进行分类和特征提取。
4、强化式学习
强化式学习（Reinforcementlearning）是机器透过每一次与环境互动来学习，从而将预期利益最大化。运用强化式学习的方式，我们不标注任何资料与数据，但告诉它所采取的哪一步是正确、哪一步是错误的，根据反馈的好坏，机器自行逐步修正、最终得到正确的结果。
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参考：IBMCloudEducation、RayanPotter
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