深度学习的核心：掌握训练数据的方法

       Hello World！今天我们将讨论深度学习中最核心的问题之一：训练数据。深度学习已经在现实世界得到了广泛运用，例如：无人驾驶汽车，收据识别，道路缺陷自动检测，以及交互式电影推荐等等。

我们大部分的时间并不是花在构建神经网络上，而是处理训练数据。深度学习需要大量的数据，然而有时候仅仅标注一张图像就需要花费一个小时的时间！所以我们一直在考虑：能否找到一个方法来提升我们的工作效率？是的，我们找到了。

现在，我们很自豪的将Supervisely令人惊叹的新特性公诸于世：支持AI的标注工具来更快速地分割图像上的对象。

在本文中，我们将重点介绍计算机视觉，但是，类似的思路也可用在大量不同类型的数据上，例如文本数据、音频数据、传感器数据、医疗数据等等。

重点：数据越多，AI越智能