数据标注有什么用处和意义?

数据标注是给原始数据添加标签或注释的过程，让机器能理解和学习。它让计算机能识别图片中的物体、语音中的文字，或者文本中的情感。没有标注，AI就像没有课本的学生，无法学习。标注后的数据训练模型，让自动驾驶汽车能识别行人，手机能听懂指令，推荐系统知道你喜欢什么。它是AI的基础，让机器变得更聪明。

区别

数据标注：人工给数据打标签，比如给图片里的猫狗分类，或给句子标情感倾向。这个过程需要大量人力，耗时耗力，但结果准确。标注质量直接影响AI模型的性能，错误标注会让模型学歪。标注工作重复性高，适合大规模外包，价格相对便宜。

数据清洗：处理数据中的错误、重复或无关信息，比如删除无效图片、修正错别字。它更注重数据的规范性，不涉及分类或判断。清洗过程自动化程度高，依赖算法和工具，效率比标注快。清洗后的数据更干净，但不会直接教会机器识别事物。