多年来，公司一直在机器学习方面投入巨资。事实上，机器学习是人工智能领域最活跃的研究领域之一。机器学习领域研究的主要目标是创造出智能的、具有自我意识的机器或计算机，这些机器或计算机能够复制人类的认知技能，并自行获取知识。因此，充分理解人类的学习，以便在机器中重现学习行为的各个方面，本身就是一项有价值的科学。每天，人类都在教计算机解决许多新的、令人兴奋的问题，比如播放你最喜欢的播放列表，显示你最近的餐馆的行驶方向，等等。

但仍有许多事情是计算机无法做到的，特别是在理解人类行为的背景下。统计方法已被证明是解决这些问题的有效手段，但如果为算法提供指向数据集中相关和有意义内容的指针，而不是大量数据，机器学习技术的效果会更好。在自然语言处理的上下文中，这些指针通常以注释的形式出现，注释是一种以不同格式标记可用数据的艺术。数据注释和标记是机器学习的两个基本元素，帮助机器识别图像、文本和视频。

什么是数据注解(data annotation)？

仅仅向计算机提供大量数据并期望它学会说话是不够的。数据的收集和呈现方式必须使计算机能够很容易地从数据中识别模式和推断。这通常是通过向一组数据中添加相关的元数据来实现的。任何用于标记数据集元素的元数据标记都称为输入上的注释。因此，在机器学习中，数据必须被注释，或者简单地说，标记，这样系统就可以很容易地识别它。但是，为了有效地学习算法，数据的标注必须准确，并且与计算机的任务相关。简单地说，数据注释是一种标记数据的技术，以便机器能够理解和记忆输入的数据。

什么是数据标签(data labeling)？

数据有许多不同的形式，如文本、图像、音频和视频。为了丰富数据，使机器能够通过机器学习算法识别数据，需要对数据进行标记。顾名思义，数据标注是识别原始数据的过程，以便为不同类型的数据附加意义，从而训练机器学习模型。当数据被标记时，它被用来训练高级算法来识别未来的模式。标记基本上是对数据进行标记或添加元数据，使其更有意义和信息性，以便机器能够理解并从中学习。例如，标签可以指示图像包含人或动物，或者音频文件使用哪种语言，或者确定在视频中执行的动作的类型。

数据标注与标注的区别

意思

–数据标记和注释是经常互换使用的术语，用于表示以多种不同格式标记或标记可用数据的过程。数据注释基本上是一种标记数据的技术，这样机器就可以使用机器学习算法来理解和记忆输入数据。数据标注，又称数据标注，是指对不同类型的数据赋予一定的意义，以训练机器学习模型。标记从一组数据中标识单个实体。

目的

–标记是有监督机器学习的基石，各个行业仍然严重依赖于手动注释和标记其数据。标签用于识别NLP算法的数据集特征，而数据注释可用于基于视觉的感知模型。标记比注释更复杂。注释有助于通过计算机视觉识别相关数据，而标签则用于训练高级算法以识别未来的模式。这两个过程都需要绝对准确地完成，以确保从数据中得出有意义的东西，从而开发出基于NLP的人工智能模型。

应用

–数据注释是为计算机视觉创建训练数据的基本元素。带注释的数据是训练机器学习算法所必需的，以便像我们人类所看到的那样看待世界。这个想法是让机器足够聪明，可以像人类一样学习、行动和行为，但这种智能从何而来？答案是大量的数据。注释是有监督机器学习中用来训练数据集的过程，帮助机器理解和识别输入数据并做出相应的动作。标签用于识别数据中的关键特征，同时最大限度地减少人类参与。真实世界的用例包括NLP、音频和视频处理、计算机视觉等。

数据标注与数据标注：比较图

总结

注释是有监督机器学习中用来训练数据集的过程，帮助机器理解和识别输入数据并做出相应的动作。标签用于识别数据中的关键特征，同时最大限度地减少人类参与。标记是有监督机器学习的基石，各个行业仍然严重依赖于手工注释和标记数据。因为不好的标记可能会导致AI受损，所以必须准确地进行标记或注释，以便它们可以用于AI应用程序。