此外，由于许多技术流程需要用于其他应用程序的多种数据类型，标签可确保充分利用。

机器学习和人工智能是当今许多人都会遇到的两个技术术语。这些系统需要数据标签，用于识别原始数据，例如视频、图像和文本。该过程还涉及数据处理、分类、标记、数据转录和审核。

从技术上讲，通过使机器能够识别数据，数据标记正迅速成为机器学习和基于计算机视觉的人工智能 (AI) 学习模型开发的支柱。这些机器通过算法进行训练以学习并使用信息来预测结果。在创建 AI 模型时，机器会从标记数据中学习，例如带有注释的图像，从而可以准确识别不同的对象。

了解数据标注的过程

了解机器学习 以了解数据标记的重要性。您可以通过诸如预测文本、聊天机器人、在线购物时的其他项目建议、语言翻译应用程序以及社交媒体提要的呈现等示例更好地了解机器学习是什么。开发人员使用数据标记为不同行业创建机器学习模型。例如，它用于无人机制造、自动驾驶和面部识别。

数据标签标识特定场景中的不同对象。例如，数据集中的数据注释区分动物，例如狗和人，灯柱与路障，人走与人跑。数据标签还可以区分物体的形状。

数据标签可帮助机器准确了解现实世界中的各种情况。此外，标记数据集有助于训练机器学习模型，以理解和识别引入其中的输入中的重复模式。因此，机器将提供带有精确标签的准确输出，这是数据标记的主要目标。

数据标记对机器学习的重要性

以前，机器是通过代码进行训练的。但随着人工智能的出现，IT 工程师可以构建可以准确识别对象的模型。在将对象输入工程师训练的模型之前，这些对象已正确标记。

当原始数据被适当标记时，机器可以使对象易于理解和识别。因此，您可以找到许多机器，例如可以通过编程来识别不同事物的机器人。您今天可以看到的一些机器人包括 送货机器人配备了传感器和地图系统，可以避开障碍物并自动在 4 英里（6 公里）半径内的街道上行驶。

另一个流行且易于识别的人形机器人是Pepper。它可以与人互动，帮助他们并共享信息。机器人使用情绪识别人工智能，使机器人能够解释和响应表情。机器人同样接受过培训，可以帮助客户提出个性化推荐、找到他们需要的产品，甚至进行一些销售和交叉销售。

鉴于数据标签为机器学习提供的贡献，您可以清楚地理解为什么它对人工智能和采用先进技术的各个行业的未来至关重要。