大家好，我是权知星球，今天来跟大家揭秘一下AI人工智能背后老师-人工智能训练师。
近年来，随着人工智能的不断发展，作为人工智能的上游基础行业，数据标注开始逐渐成为备受关注的新兴行业。随之而来的是，一种名为“人工智能训练师”的新职业异军突起，其任务是教授人工智能认知新世界的知识。越来越多的人希望加入团队成为人工智能训练师。在数据采集和标注成为其主要任务之一的情况下，人工智能训练师在2020年也被纳入国家职业分类目录，成为一种全新、正式的职业。
数据标注的目的是给数据打上标记，帮助计算机学习和识别不同类型的数据。人工智能训练师的工作是处理这些标记数据，并且使用机器学习和深度学习技术来训练算法，以便让计算机更好地理解和处理这些数据。
要了解数据标注这一职业和人工智能训练者的工作，首先我们需要了解什么是人工智能。人工智能是一门新兴的技术科学，它研究和开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术和应用系统。该领域旨在理解智能的本质，并生产出能够以类似于人类智能反应的方式作出反应的智能机器，研究范畴包括机器人、语音识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。随着时间的推移，人工智能的理论和技术成熟度不断提高，应用领域也在不断扩大。未来，我们可以想象到，由人工智能带来的科技产品将会成为人类智慧的“容器”，对人类生活的各个方面都会产生重大影响。
标注数据是人工智能算法运行的重要步骤，必不可少。数据标注精度越高、数据量越大，算法性能就越好。数据标注需要通过人工指定标签的方式，将需要机器识别和分辨的数据进行标记，作为机器学习的样本，让计算机学习这些数据特征，逐渐实现自动识别。这一过程就是数据标注。
当前，“深度学习”是训练AI模型的主流方式，但是AI无法自动识别语音、图片、文本、视频等。这时就需要AI训练师对数据进行加工处理，将其转化为AI能够识别的数据。就像我们学习新事物一样，例如认识狗，需要有人带着一只狗或狗的照片到我们面前告诉我们，“这是一只狗”。然后我们才能在以后遇到狗时认出它的名字。机器学习也是如此，我们要教机器识别狗，就需要提供大量标记着狗的标签的图片进行学习。
在这里顺便提一下训练集和测试集的概念。它们都是经过标注的数据，以狗为例，假设有1000张标注为“狗”的图片，那么我们可以将其中的800张作为训练集，剩下的200张则作为测试集。机器从这800张狗的图片中学习出一个模型，然后运用到这200张机器未见过的图片上进行识别，最终可以得出该模型的准确率。
我们知道，机器学习可以分为有监督学习和无监督学习。无监督学习的效果不太可控，通常用于探究性实验。在实际产品应用中，我们通常使用有监督学习。有监督学习需要有先验经验的标记数据。人工智能应用的场景非常广泛，比如自动驾驶、智能安防、智能医疗、智能零售、智慧农业、智能制造等等。因此，当前人工智能需要大量标注数据来训练机器。
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