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在人工智能发展历程中,数据一直被当作其“血液”。数据标注是人工智能算法得以有效运行的关键环节,想要实现人工智能就要先让计算机学会理解并具备判断事物的能力。数据标注的过程就是通过人工贴标的方式,为机器系统提供大量学习的样本,没有标注数据,模型就无法从海量信息中提取出有价值的知识。只有经过数据标注后的数据,才能为人工智能所利用,提高应用的准确性和可靠性.
目前主流的机器学习方式是以有监督的深度学习方式为主,此种机器学习方式下对于标注数据有着强依赖性需求,未经过标注处理的原始数据多以非结构化数据为主,这些数据是不能被机器识别与学习的。只有经过标注处理后的数据,成为结构化数据才能被算法训练所使用的。