人工智能行业的兴起，使得AI领域对数据标注的需求越来越大。例如，想要让AI能准确的识别出图片，就需要在数据集中手动将同类的图片进行标注，让算法和图像之间产生关联性的判断识别。而这一过程需要大量的图片才能让AI学习得到一个模型。数据标注是这一过程中最基础的工作。那么，为什么需要做四川数据标注呢？

目前主流的机器学习方式是以有监督的深度学习方式为主，此种机器学习方式下对于标注数据有着强依赖性需求，未经过标注处理的原始数据多以非结构化数据为主，这些数据是不能被机器识别与学习的。只有经过标注处理后的数据，成为结构化数据才能被算法训练所使用的。

人工智能AI的落地程度，取决于对其给予以学习、训练所使用的数据，数据的数量和质量直接决定了AI算法的成败。因此，在构建Al模型的时候就需要大量的训练数据持续流入，以丰富AI模型在未来的学习中，即出现监督学习。