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主数据注释：工具、技巧和最佳实践 | Viam
了解如何构建数据注释系统以有效地标记数据集。本指南涵盖了简化工作流程和增强 ML 模型性能的关键步骤、工具和最佳实践。
来源:Viam 博客数据注释听起来可能很技术性，但它是人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的基石。没有它，AI 模型就无法学习或改进。
可以将其视为教机器区分披萨上的蘑菇和意大利辣香肠：注释是使之成为可能的过程中不可或缺的一步。
在 Viam，我们采用实用的方法进行数据注释，构建工具来简化流程并帮助开发人员创建更智能的系统。在此博客中，我们将分解数据注释的基础知识、它为何重要、它所带来的挑战以及 Viam 如何帮助用户解决这些挑战。
什么是数据注释？
数据注释是标记或标记原始数据以提供上下文的过程。如果您曾在手机上搜索过特定位置或朋友脸部的照片，那么您已经看到过注释的实际应用。例如，时间、位置或图像中的对象等元数据可帮助您的手机对照片进行分类和查找。
在 ML 中，注释更具结构性。 它涉及诸如边界框之类的工具，这些工具可以勾勒出图像中的对象，或对数据进行分类的标签。 这些注释使机器能够识别和分类模式、对象或行为。
正如一位 Viam 工程师所解释的那样，“注释就像告诉模型真相——它会学习我们教给它的东西。”
为什么数据注释必不可少？
注释在 ML 中有两个关键用途：