数据标注中离不开的人工步骤是数据收集。
人工智能还可以通过机器学习的方式来实现。机器学习是一种基于数据的程序，可以通过分析数据来发现数据中的模式和规律，并使用这些规律来做出正确的决策。在机器学习中，数据的分析和处理是非常关键的步骤，只有通过分析大量的数据，才能找到数据中的模式和规律，进而做出正确的决策。
在金融领域，人工智能可以通过分析大量的金融数据，来预测股票价格的走势，并提供投资决策的建议。在农业领域，人工智能可以通过分析大量的气象数据，来预测作物的生长情况，并提供科学的种植方案。
数据标注的主要类型介绍：
1、图像标注
图像标注是对未经处理的图片数据进行加工处理，转换为机器可识别信息，然后输送到人工智能算法和模型里完成调用。
常见的图像标注方法有语义分割、矩形框标注、多边形标注、关键点标注、点云标注、3D立方体标注、2D/3D融合标注、目标追踪等。
2、语音标注
语音标注是标注员把语音中包含的文字信息、各种声音先“提取”出来，再进行转写或者合成，标注后的数据主要被用于人工智能机器学习，使计算机可以拥有语音识别能力。
常见的语音标注类型有ASA语音转写、语音切割、语音清洗、情绪判断、声纹识别、音素标注、韵律标注、发音校对等。
以上内容参考：百度百科-数据收集
下载本文