数据标注是指为机器学习和人工智能算法提供有标签的训练数据的过程。它是将原始数据集进行人工处理，通过为每个数据点打上相应的标签或注释，以使算法能够理解和学习特定模式或信息。数据标注的目的是为机器学习算法提供有监督的学习样本，从而增强它们的准确性和性能。
数据标注的工作内容包括但不限于以下几个方面：
标签分类：对于分类问题，数据标注人员需要根据预定义的类别对数据进行分类标记。例如，根据图像内容将图像分为猫和狗，或根据情感内容将文本分为积极、消极或中性。
实体识别：在自然语言处理任务中，数据标注人员需要从文本中标记和识别出特定的实体，例如人名、地名、组织名等。
边界框标注：对于计算机视觉任务，数据标注人员需要在图像或视频中标记出感兴趣区域(ROI)，通常以边界框的形式标注。这在目标检测、物体跟踪等领域非常常见。
数据标注的步骤通常包括数据清洗、数据预处理、数据标注、数据校验和数据增强等。其中，数据清