涕零
⑴ 什么是“大数据”，如何理解“大数据”
大数据的定义。大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
⑵ 百度大数据标注这个怎么做，让我标人跟汽车还有其他东西我怎么看着都是车啊看的眼花了
2D点时候拉框，3d的时候看。二维三维地图的进行互动，当平移二维图，三维版图就会和二维图互动。权
(2)标注大数据扩展阅读：
二维电子地图采用大地坐标系，三维虚拟场景采用右手坐标系。且对应中还需要进行图形间的平移和缩放变换。建立此对应机制是实现两者之间互响应的。
⑶ 数据标注是做什么的
首先谈谈什么是数据标注。数据标注有许多类型，如分类、画框、注释、标记等等，我们会在下面详谈。要理解数据标注，得先理解AI其实是部分替代人的认知功能。回想一下我们是如何学习的，例如我们学习认识苹果，那么就需要有人拿着一个苹果到你面前告诉你，这是一个苹果。然后以后你遇到了苹果，你才知道这玩意儿叫做“苹果”。类比机器学习，我们要教他认识一个苹果，你直接给它一张苹果的图片，它是完全不知道这是个啥玩意的。我们得先有苹果的图片，上面标注着“苹果”两个字，然后机器通过学习了大量的图片中的特征，这时候再给机器任意一张苹果的图片，它就能认出来了。这边可以顺带提一下训练集和测试集的概念。训练集和测试集都是标注过的数据，还是以苹果为例子，假设我们有1000张标注着“苹果”的图片，那么我们可以拿900涨作为训练集，100张作为测试集。机器从900张苹果的图片中学习得到一个模型，然后我们将剩下的100张机器没有见过的图片去给它识别，然后我们就能够得到这个模型的准确率了。想想我们上学的时候，考试的内容总是不会和我们平时的作业一样，也只有这样才能测试出学习的真正效果，这样就不难理解为什么要划分一个测试集了。我们知道机器学习分为有监督学习和无监督学习。无监督学习的效果是不可控的，常常是被用来做探索性的实验。而在实际产品应用中，通常使用的是有监督学习。有监督的机器学习就需要有标注的数据来作为先验经验。在进行数据标注之前，我们首先要对数据进行清洗，得到符合我们要求的数据。数据的清洗包括去除无效的数据、整理成规整的格式等等。具体的数据要求可以和算法人员确认。二、常见的几种数据标注类型1.分类标注：分类标注，就是我们常见的打标签。一般是从既定的标签中选择数据对应的标签，是封闭集合。如下图，一张图就可以有很多分类/标签：成人、女、黄种人、长发等。对于文字，可以标注主语、谓语、宾语，名词动词等。适用：文本、图像、语音、视频应用：脸龄识别，情绪识别，性别识别2.标框标注：机器视觉中的标框标注，很容易理解，就是框选要检测的对象。如人脸识别，首先要先把人脸的位置确定下来。行人识别，如下图。适用：图像应用：人脸识别，物品识别3.区域标注：相比于标框标注，区域标注要求更加精确。边缘可以是柔性的。如自动驾驶中的道路识别。适用：图像应用：自动驾驶4.描点标注：一些对于特征要求细致的应用中常常需要描点标注。人脸识别、骨骼识别等。适用：图像应用：人脸识别、骨骼识别5.其他标注：标注的类型除了上面几种常见，还有很多个性化的。根据不同的需求则需要不同的标注。如自动摘要，就需要标注文章的主要观点，这时候的标注严格上就不属于上面的任何一种了。（或则你把它归为分类也是可以的，只是标注主要观点就没有这么客观的标准，如果是标注苹果估计大多数人标注的结果都差不多。）三、数据标注的过程1.标注标准的确定确定好标准是保证数据质量的关键一步，要保证有个可以参照的标准。一般可以：设置标注样例、模版。例如颜色的标准比色卡。对于模棱两可的数据，设置统一处理方式，如可以弃用，或则统一标注。参照的标准有时候还要考虑行业。以文本情感分析为例，“疤痕”一词，在心理学行业中，可能是个负面词，而在医疗行业则是一个中性词。2.标注形式的确定标注形式一般由算法人员制定，例如某些文本标注，问句识别，只需要对句子进行0或1的标注。是问句就标1，不是问句就标0。3.标注工具的选择标注的形式确定后，就是对标注工具的选择了。一般也是由算法人员提供。大公司可能会内部开发一个专门用于数据标注的可视化工具。如：也有使用开源的数据标注工具的，如推荐 Github 上的小工具labelImg四、数据标注产品的设计结合自己做过一款数据标记工具谈谈设计数据标注工具的几个小技巧。一个数据标注工具一般包含：进度条：用来指示数据标注的进度。标注人员一般都是有任务量要求的，一方面方便标注人员查看进度，一方面方便统计。标注主体：这个可以根据标注形式进行设计，原则上是越简洁易用越好。根据标注所需要的注意力可以分为单个标注和多个标注的形式，可根据需求选择。数据导入导出功能：如果你的标注工具是直接数据对接到模型上的，可以不需要。收藏功能：这个可能是没有接触过数据标注的不会想到。标注人员常常会出现的一种情况就是疲劳，或者是遇到了那种模棱两可的数据，则可以先收藏，等后面再标。质检机制：在分发数据的时候，可以随机分发一些已经标注过的数据，来检测标注人员可靠性。
⑷ 大数据是指什么如何解释
大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。(在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中，大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而采用所有数据的方法)大数据的4V特点：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、veracity(真实性)。大数据需要特殊的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。 大数据的4个“V”，或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别；第二，数据类型繁多。前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，数据的来源，直接导致分析结果的准确性和真实性。若数据来源是完整的并且真实，最终的分析结果以及决定将更加准确。第四，处理速度快，1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V” 从某种程度上说，大数据是数据分析的前沿技术。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。明白这一点至关重要，也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。搜索下各种网络，上面都有。说白了，就是数据量非常庞大。这确实是近几年的热点问题。
⑸ 大数据标注员 对电脑电脑配置要求是什么
配置如下：
英特尔i39100F处理器散片，九州风神冰凌MINICCPU散热器，华擎B360M-HDV主板，七彩虹战斧GTX1650SUPER4G显卡，威刚游戏威龙DDR426668G内存条，东芝RC500系列500GM.2固态硬盘，航嘉GX500电源，金河田预见N27机箱。
最基本的数据标注是相框。例如，如果检测目标是一辆车，那么标记器需要在一张图片上标记出所有的车。
另一个例子是人类态度识别，它包括18个关键点。只有经过培训的贴标人员才能掌握这些关键点的贴标，只有完成的数据才能达到机器学习的标准。
无人零售、无人驾驶等都需要大量的人力。基于劳动力成本问题，除了私人数据外，他们还会在第三世界国家、马来西亚、泰国、印度等国家设有数据标记分支机构。
(5)标注大数据扩展阅读：
常见的报道中，数据标注总被描述为“血汗工厂”，这项工作和从业者被描述得廉价低质，人被重复性机械式的劳动异化。在王金桥的解释下，这一刻板印象也被逐渐打破。
这大量的人工注释是有价值的,因为理论上解决这个问题是困难的,但有大量的数据,设计深度学习网络,可以应用于特定的场景中使用数据训练神经网络,这在很多情况下可以使AI迅速占领市场落地,推动工业应用,促进产业升级和迭代。
例如，在手机玻璃缺陷检测、高速铁路轨道缺陷检测、高压电网绝缘子损坏检测等，无人机拍照后由人进行检测。随着数据量的增加，机器得到越来越充分的训练，机器可以逐步实现自动检测。
王表示，目前的人工智能虽然相对薄弱，但会给各行各业带来变化，这是人工智能推动工业革命的一个机会。
中国新闻网-人工智能背后的人工力量：机器学习必需数据标注
⑹ EXCEL大数据筛选相同，并且用颜色标注。
excel如何筛选重复数据并改变颜色：全选a列——菜单——格式内——条件格式公式—— =countif(a:a,a1)>1 ——格式——图容案——红色——确定——确定 只要有重复项目都会填充红色。 如果要筛选重复项目，则需要一个辅助列假定b列，在b1输入：=if(countif(a:a,a1)>1,a1,"")公式下拉筛选b列的非空单元格即可注意：Excel文件，选中待处理的数据区域，然后分别点击菜单开始–条件格式–突出显示单元格规则–重复值。确认以Excel默认的格式突出显示重复值。之后，重复的数据就会以粉红色突出色显示。选中数据表格的标题行（如图中的第一行），然后分别点击菜单开始–排序和筛选–筛选，为数据表格增加筛选行。如果数据表格没有标题行，请在最前插入一空行，选中该空行作为筛选行。在需要筛选重复数据的列中（如图中的成绩列），点击向下的黑三角形，选择按颜色筛选，选择其中的“粉红色”。筛选后显示的就是重复的数据，如果需要这部分数据，选中该数据区域，复制粘贴到其它工作表中即可。（如果想取消筛选，按Ctrl键+Z键）
⑺ 大数据标注工作怎么样
大数据标注工作还不错，容易上手，比较好干，工作本身不难，就是工作比较枯燥。
目前的数据标注属于人工智能行业中的基础性工作，需要大量数据标注专员从事相关部分的工作以满足人工智能训练数据的需求。
但随着今后标注工具的不断优化，标注人员会在智能化辅助工具的帮助下减少大量重复性的工作，未来单纯依靠人工的纯手工标注工作会大大减少，与此相对数据标注工作的门槛会提高，不再需要简单的体力工作者，而是需要对大数据、对人工智能领域有着相当程度了解的专业性人才。
可以想象到那时数据标注会成为人工智能行业中一个非常重要的工作，对从业人员的较高要求也会使从事数据标注的人员出现供不应求的现象。
⑻ 数据标注行业的重要性
5G多维时代下，人工智能场景化应用正在深度与广度方向上快速扩展。现阶段，实现人工智能的方式主要以机器学习，尤其是深度学习为主。在实际应用中，深度学习算法多采用有监督学习模式，对于人工智能基础数据有着强依赖性需求。以深度学习为代表的人工智能技术，本质上是一个具有多层的深度神经网络层级，只有依托海量且优质的数据来提高算法精准性，才能使机器学习的质量达到最理想的结果。可以说数据决定了AI的落地程度，更具前瞻性的数据集产品和高度定制化数据服务成为了行业发展的主流。
⑼ 数据标注行业的未来是什么
数据标注指使用自动化工具通过分类、画框、注释等等对收集来的数据进行标记以形成可供计算机识别分析的优质数据的过程。2019年，我国数据产量总规模为3.9ZB，较2018年有所上升，2020年中国大数据市场整体规模预计首次超过100亿美元，数据量的增加推动大数据行业支出规模逐年上升。
在此背景下，数据标注需求随数据量增长而上升，2019年需求量约为36EB，市场规模达30.9亿元，2020年在36亿元左右。从供给端来看，大数据产业发展必将推动非结构化数据的清洗标注需求，从而带动数据标注相关企业数量上升。
数据量上升，大数据支出增加
近年来，我国互联网产业高速发展，带来数据量的迅猛增加。2019年，我国数据产量总规模为3.9ZB，同比增加29.3%，占全球数据总产量的9.3%。人均数据产量方面，2019年我国人均数据产量为3TB，同比增加25%。
—— 更多数据来请参考前瞻产业研究院《中国数据标注行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》