数据标注面临的挑战

数据标注并非没有挑战。特别是，一些最常见的挑战是：

昂贵且耗时：虽然数据标注对于机器学习模型至关重要，但从资源和时间的角度来看，它的成本可能很高。如果企业采用更加自动化的方法，工程团队仍然需要在数据处理之前设置数据管道，而手动标注几乎总是既昂贵又耗时。

容易出现人为错误：这些标注方法也容易出现人为错误（例如编码错误、手动输入错误），这会降低数据质量。这反过来又会导致数据处理和建模不准确。质量保证检查对于保持数据质量至关重要。