智能化时代的到来，为人类生活带来了极大便利，这其中，机器学习更是加速了人工智能产品的迭代更新。

人工智能是研究如何通过机器来模拟人类认知能力的科学，机器学习是现阶段实现人工智能的主要手段。

机器学习常见的方法是从储存的数据库进行学习或判断，并建立预测模型，深度学习更是能够整合低层组合，“探索”出更高层次的属性类别，自主便可分类学习有效特征，无需人类干预。

凭借自动提取特征、神经网络结构、端到端学习等优势，深度学习作为当今最热门的算法架构，已在图像与语音方向表现出了惊人的学习能力。

而走出实验室，深度学习仍以监督学习为主，既需要数据标注为机器提供原材料，此模式下，经过大量的数据标注训练，极大提高了算法准确率。

现在的人脸识别、自动驾驶、语音交互等应用都采用这类方法训练，对于各类标注数据有着海量需求，数据已然成为人工智能拓进的重要因素之一。

数据标注作为人工智能三要素之一，决定了AI公司触及高度，在利用数据标注喂养机器的同时，AI也在反哺数据服务行业，因此，无监督学习法逐渐走入大众视野。

但由于应用有监督学习的AI算法对于标注数据的需求远大于现有的标注效率和投入预算，无监督或半监督的学习模式成为科学家新的探索窗口，但目前无论从学习效果和使用边界来看，均不能有效替代有监督学习，数据标注重要性不言而喻，人工智能基础数据服务将持续释放其对于人工智能的基础支撑价值。