在生活中，數據標註已經不需要全部由人工來進行了，只是關鍵的地方還是離不開人工，那麼以下哪個是數據標註中離不開的人工步驟？下面本站小編帶來：螞蟻新村5月17日答案。
正確答案：數據收集。
解析：當前的人工智能也被稱作數據智能，需要用於訓練的數據量巨大。而從數據的收集、清洗、標註到校驗都離不開人工。並且標註員需要經過訓練才能掌握這些關鍵點的標註，標註完成的數據才能符合機器學習的標準。
數據經過清洗後，就可以進入數據標註的核心環節。在現實的標註工作中，數據管理員會將數據根據不同的需求，將待標註的數據分爲不同的數據包任務，每一個數據任務都會有不同的規範和標註形式要求，然後將標註任務分配給多個進行標註工作。
數據標註的過程是怎樣的
數據採集。
在數據標註進行前，我們需要採集到足夠多的原始數據，因爲它是我們用來標註的原材料。數據採集作爲整個數據標註流程的首要環節，獲取的數據可以有多種形式，比如：圖像採集、語音採集、視頻採集等。
數據清洗。
新採集的數據是非結構化的，有些數據是不完整、不一致、有雜音噪聲的數據，需要通過數據清洗，對採集的數據進行篩選、去重、查缺補漏、平滑噪音等操作，將數據清理成適合標註的格式，幫助獲取高質量、高精度的訓練數據。
數據標註。
數據經過清洗，即可進入數據標註的核心環節，這是將編碼值分配給原始數據的過程。編碼值包括但不限於分配類標籤、繪製邊界框和標記對象邊界。需要高質量的標註來監督學習模型對象是什麼以及測量訓練模型的性能。
數據質檢。
爲了提高數據輸出的正確率，標註員完成標註工作後，需要質檢師對數據進行檢驗，最終通過質檢環節的數據纔是真正可用於機器訓練學習的數據。
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