人工智能数据初加工的过程包括以下几个步骤：
1. 数据清洗：清除无效、不完整或冗余的数据，比如缺失值、重复项、异常值等。（采集回来的数据剔除不符合场景要求的部分）
2. 数据预处理：对数据进行标准化、归一化、离散化等处理，以便后续的分析和建模。（打包同一类型数据包）
3. 特征提取：通过特征工程的方法提取有用特征，提高后续操作的准确性。（数据标注，对特定内容打点，拉框，划线标注赋予属性）
4. 数据转换：将数据转换为适合机器学习算法处理的格式，比如向量化、压缩等。（标注质检，检测标注的数据合格率，将真实有效的数据上传数据库）
通过以上步骤对数据进行初加工，可以有效地提高人工智能算法的准确性和效率，从而更好地服务于实际场景中的应用需求。
数据标注项目，人力密集型项目，计件收益，做的越久越赚钱。
