为什么数据标注在某些机器学习项目中很重要？

问：

为什么数据标注在某些机器学习项目中很重要？

数据注释在机器学习中很重要，因为在许多情况下，它使机器学习程序的工作变得更加容易。

这与有监督和无监督机器学习之间的差异有关。 在有监督的机器学习中，训练数据已被标记，因此机器可以了解更多有关所需结果的信息。 例如，如果程序的目的是识别图像中的猫，则系统已经有大量的照片标记为猫。 然后，使用这些示例对比新数据以得出结果。

在无监督的机器学习中，没有标签，因此系统必须使用属性和其他技术来识别猫。 工程师可以训练该程序来识别猫的视觉特征，例如胡须或尾巴，但是该过程几乎没有像在有监督标签的机器学习中那样重要那样简单。

数据注释是将标签粘贴到训练数据集的过程。 这些可以多种不同的方式应用-上面我们讨论了二进制数据注释-猫或非猫-但其他类型的数据注释也很重要。 例如，在医学领域中，数据注释可以涉及用识别用于其他医学特性的病理或疾病标记的标签来标记特定的生物图像。

数据注释需要工作，并且通常由人员团队完成，但这是使许多机器学习项目准确运行的基础部分。 它提供了用于教授程序的初始设置，该程序需要学习什么以及如何区分各种输入以提供准确的输出。