數據是現代機器學習應用程序中最重要的組成部分，包括自動駕駛汽車的感知系統(tǒng)都是依靠數據進行訓練的。目前汽車都配備了許多傳感器，這些傳感器收集信息并輸入到汽車計算機，然后信息必須進行實時處理和注釋，以便汽車了解行駛中道路前方的情況。但是，汽車計算機上的算法需要接受有關如何進行分類的訓練，所以數據標注的準確性變得很重要。以下是Annotell公司在數據標注上的一些探索。

帶注釋的數據至關重要，它有兩個目的：在汽車上的計算機上訓練算法以解釋收集的信息，并驗證計算機確實已學會正確解釋收集的信息。由于注釋數據用于這兩個關鍵目的，因此注釋的質量至關重要。最終，低質量的注釋可能會導致汽車誤解道路上正在發(fā)生的事情。

注釋數據的過程始終包括一些人為的決定，第一個挑戰(zhàn)就是讓人們同意對記錄的數據進行正確的注釋，而創(chuàng)建這樣的注釋準則有時并不像人們想象的那么容易。往往需要有效設計注釋準則以提高質量方面具有豐富的經驗。第二個挑戰(zhàn)是在指南的指導下按比例執(zhí)行注釋。