數據標注是指為機器學習和人工智能算法提供有標簽的訓練數據的過程。它是將原始數據集進行人工處理，通過為每個數據點打上相應的標簽或注釋，以使算法能夠理解和學習特定模式或信息。數據標注的目的是為機器學習算法提供有監督的學習樣本，從而增強它們的準確性和性能。

數據標注的工作內容包括但不限于以下幾個方面：

標簽分類：對于分類問題，數據標注人員需要根據預定義的類別對數據進行分類標記。例如，根據圖像內容將圖像分為貓和狗，或根據情感內容將文本分為積極、消極或中性。

實體識別：在自然語言處理任務中，數據標注人員需要從文本中標記和識別出特定的實體，例如人名、地名、組織名等。

邊界框標注：對于計算機視覺任務，數據標注人員需要在圖像或視頻中標記出感興趣區域(ROI)，通常以邊界框的形式標注。這在目標檢測、物體跟蹤等領域非常常見。

數據標注的步驟通常包括數據清洗、數據預處理、數據標注、數據校驗和數據增強等。其中，數據清