年数据标注量过亿，新手入行，数据标注难学在哪里

AI越聪明，背后就越少不了“人工智能训练师”一步步地教它们，把图片、语音、文本、视频等原始数据标注成人工智能可以理解的结构化语言

在2023年的世界人工智能大会上，有17个县域数字就业中心组团亮相，相关数据显示，这些数字就业中心所开展的标注业务，其年数据标注量过亿，且有多个中心成为当地最大用工企业

随之而来也有很多转行生手，转型的团队想要进入到这个行业，在经过一番打听之后，认为行业前景好，容易做，就准备兴致勃勃的进入到这个行业大展拳脚了。别急，在你进入之前我们不妨聊一下数据标注入行难在哪里？

何为数据标注？

数据标注是通过数据加工人员借助于一些简单的标记工具，对人工智能学习数据进行加工的一种行为。通常数据标注的类型包括：图像标注、语音标注、文本标注、视频标注等种类。标记的基本形式有标注画框、3D画框、文本转录、图像打点、目标物体轮廓线等

数据标注主要是对采集的数据源通过贴标签、做记号、标颜色或划重点的方式，来标注出其中目标数据的不同点、相似点或类别，以此达到让机器学习的功能

听起来很容易对吗？但入行就不是那么容易了

个人与团队哪个更难入行？

人工智能的落地程度，取决于对其给予学习、训练所使用的数据，数据的数量和质量直接决定了人工智能算法的成败，因此无论是团队还是个人，我们入行不仅除了学习相关知识外，最好是可以有相关的数据，让我们能够在实战中积累标注的经验

对于个人来讲，可以通过免费的接单平台，找到一些生手可做，或者是前期必须参加培训的项目，从而在实际的标注项目中积累相关的经验，实现从零基础到掌握相关技能技巧，从生手到熟手的跳跃，但新手团队能吗？如果你是数据方，你认为作为一个数据的甲方，你放心把你的数据交给完全没有经验的团队来做吗？

但反过来，我们都知道数据方的项目一般都是优先于有一定规模的团队，因此团队一旦学习掌握相关经验，接项目的途径、能够对接项目的机会，远比个人要多得多

难学吗？数据标注

有人说难，有人说不难，主要还是看个人的理解能力与实操能力，毕竟听懂是一回事，会做又是另一回事

但无论我们是生手还是熟手，都要不断更新自我的知识体系，紧跟行业发展的步伐，通过不断的培训提升自我，接触并学习新的业务技能，成为行业内专业的、高标准、能力强的数据标注人才

如果你是标注团队，或者是想要组建团队，那么一定要做好团队的管理，数据渠道的维护等工作。毕竟数据标注做久了，你就会发现这个行业作为创业项目的一种，想要在数标领域站稳脚步实属不易的，没有稳定的业内资源，因为团队的能力问题导致项目收益不佳甚至是停滞的情况比比皆是。在选择合作平台，数据方的时候要仔细了解再做选择