什么是AI或ML中的数据标注？

仅仅为计算机提供大量数据并期望它学会执行任务是不够的。数据必须以计算机可以轻松识别数据的模式和推论的方式呈现。这通常通过向一组数据添加相关元数据来完成。用于标记数据集元素的任何元数据标签都称 为输入的标注。术语数据标记也可与数据标注互换使用，以指代在各种格式的内容中标记标签的技术。

因此，除了标记感兴趣的内容或对象的样式和类型之外，数据标记和数据标注之间没有重大区别。两者都用于创建机器学习训练数据集，具体取决于 AI 模型开发的类型和用于开发此类模型的算法训练过程。数据标注基本上是一种标记数据的技术，以便机器可以使用机器学习算法理解和记忆输入数据。数据标注，也称为数据标注，是指为不同类型的数据赋予某种意义，以训练机器学习模型。

随着深度学习算法的进步，计算机视觉和NLP已经有了很大的发展，并在AI世界创造了奇迹。这导致许多行业顺利采用人工智能，并在各种用例中有效利用它。但即使是这些机器学习模型也需要人类和机器智能。这被称为人在环模型，其中人类判断用于不断提高机器学习模型的性能。同样，数据标注的过程也需要人工。人工标注的数据为机器学习提供动力。

在数据标注方面，人工判断引入了主观性、意图和说明。作为人类，这是我们在计算机上占上风的领域之一，因为我们可以更好地处理歧义，破译意图，以及进入数据标注的许多其他因素。高质量的训练数据是计算机视觉应用的命脉。机器学习取决于其训练数据的质量和数量。机器学习中高质量数据集的重要性可以用一句话概括：“垃圾进，垃圾出。”

因此，机器学习模型的好坏取决于用于训练它们的数据。正确标记的数据可以保证所有 ML 项目的成功，但即使在为训练 ML 模型准备数据时出现最小的错误也可能是有害和灾难性的。数据标注使人工智能能够充分发挥其潜力。人工智能带来了许多好处，通过正确的数据标记，我们可以从中获得最好和最大的价值。就目前而言，数据科学家花费大量时间准备数据，根据数据科学平台 Anaconda 的一项调查。其中一部分用于修复或丢弃异常/非标准数据并确保测量准确。这些都是至关重要的任务，因为算法在很大程度上依赖于理解模式来做出决策，并且错误的数据可能会转化为人工智能的偏见和糟糕的预测。

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