數據標注中離不開的人工步驟是數據收集。

人工智能還可以通過機器學習的方式來實現。機器學習是一種基于數據的程序，可以通過分析數據來發現數據中的模式和規律，并使用這些規律來做出正確的決策。在機器學習中，數據的分析和處理是非常關鍵的步驟，只有通過分析大量的數據，才能找到數據中的模式和規律，進而做出正確的決策。

在金融領域，人工智能可以通過分析大量的金融數據，來預測股票價格的走勢，并提供投資決策的建議。在農業領域，人工智能可以通過分析大量的氣象數據，來預測作物的生長情況，并提供科學的種植方案。

數據標注的主要類型介紹：

1、圖像標注

圖像標注是對未經處理的圖片數據進行加工處理，轉換為機器可識別信息，然后輸送到人工智能算法和模型里完成調用。

常見的圖像標注方法有語義分割、矩形框標注、多邊形標注、關鍵點標注、點云標注、3D立方體標注、2D/3D融合標注、目標追蹤等。

2、語音標注

語音標注是標注員把語音中包含的文字信息、各種聲音先“提取”出來，再進行轉寫或者合成，標注后的數據主要被用于人工智能機器學習，使計算機可以擁有語音識別能力。

常見的語音標注類型有ASA語音轉寫、語音切割、語音清洗、情緒判斷、聲紋識別、音素標注、韻律標注、發音校對等。

以上內容參考：百度百科-數據收集