AI 对数据提出更高的要求,而你对AI数据标注了解多少?

AI1年前 (2023)发布 aixure
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导读:人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术学科。1956 年由约翰麦卡锡首次提出,当时的定义为制造智能机 器的科学与工程。人工智能的目的就是让机器能够像人一样思考,让机器拥有智能。时至今日,人工智…

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术学科。1956 年由约翰麦卡锡首次提出,当时的定义为“制造智能机 器的科学与工程”。人工智能的目的就是让机器能够像人一样思考,让机器拥有智能。时至今日,人工智能的内涵已经大大扩展,是一门交叉学科。

如果将人工智能比作“火箭”,那么,数据就是助推火箭上升的“燃料”。数据标注是人工智能发展过程中不可或缺的一环,是AI金字塔构建的基础力量。而AI将改变许许多多的行业,教育行业的个性内容、注意力提升、机器助教;物流行业的路径规划、货物监视、自动分拣;健康行业的早期预防、协助诊断、精准治疗;金融行业的文档处理、实时防欺、精准推荐等等。与 AI “台前”的光鲜形成鲜明对比的是,数据标注往往居于幕后,常被人忽视,也受到一些偏见,“AI 富士康”、“新型民工”……随着 AI 深入落地对数据提出更高的要求,数据标注行业也从稚嫩的生长阶段逐渐过渡到更精细化的成长期。

数据标注主要是针对语音、图像、文本等进行标注,主要通过做标记、标重点、打标签、框对象、做注释等方式对数据集作出标注,再将这些数据集给机器训练和学习。数据标注的类型主要有:拼音标注、韵律标注、词性标注、音素时间点标注、语音转写、分类标注、打点标注、标框标注、区域标注等等。而人工智能的繁荣催生并壮大了数据标注行业,也创造了大量的就业岗位。

如果以前的数据服务是为人工智能的进化迭代提供饲料,那么现在数据采集标注的业务目标是要充当婴儿的奶粉,运动员的优质蛋白,以帮助AI企业加速商业化、落地化、产业化进程。如果将人工智能行业的发展比作高楼大厦的搭建,我们每一个人都参与到了数据标注这一搬砖的过程中。日常当你进行网站上的二维码认证时,就可能是在进行数据标注的“义务劳动”。

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