目前主流的機器學習方法是基於有監督的深度學習，對標記數據有很強的依賴性。未被標註的原始數據多為非結構化數據，很難被機器識別和學習。算法模型只能訓練和使用經過標記的結構化數據。
數據標註的主要類型有圖像標註、語音標註、三維點雲標註和文本標註。
在人工智能的發展中，數據壹直被視為其“血液”。數據標註是人工智能算法有效運行的關鍵。要實現人工智能，計算機首先要學會理解，具備判斷事物的能力。數據標註的過程就是通過人工標註，為機器系統提供大量的學習樣本。數據標註就是對需要機器識別和區分的數據進行標註，然後讓計算機不斷學習這些數據的特征，最終實現計算機的自主識別。
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