6.数据验证：将一部分标注好的数据用于验证模型的效果，与模型的预测结果进行对比，评估数据标注的准确性和模型的性能。
数据标注中离不开的人工步骤包括：
1. 数据收集：人工收集需要标注的数据样本，例如图片、文本、音频等。
2. 数据清洗：对收集到的数据进行初步清洗，去除噪音、错误或无效的数据。
3. 标注规范定义：定义标注规则和标注指南，确保标注人员按照一致的标准进行标注。
4. 标注数据：人工对收集到的数据进行标注，例如给图片打标签、给文本分类、给语音标注等。
5. 质量控制：对标注结果进行质量控制，检查标注的准确性、一致性和完整性，修正错误或模糊的标注。
6. 数据验证：将一部分标注好的数据用于验证模型的效果，与模型的预测结果进行对比，评估数据标注的准确性和模型的性能。
7. 不断迭代：根据验证结果和模型需求，对数据进行进一步的标注或修正，不断迭代和改进数据标注过程，提高模型效果。
蚂蚁新村今日答案最新5.17并不提供与数据标注相关的信息。