Az emberek és a folyamat a mesterséges intelligencia mögött

Megjelent: 2019. április 1. / Frissítve: 2019. április 1. – Szerző: Konrad Wolfenstein

A mesterséges intelligencia mögött álló emberek és folyamatok – @shutterstock | Zapp2Photo

A mesterséges intelligencia rossz hírnévnek örvend, mint munkahelygyilkos és az emberi munkaerő helyettesítője. Bizonyos területeken ez igaz, de máshol, különösen az adattisztítás és -feldolgozás terén, a mesterséges intelligencia vezető szerepet tölt be az új munkahelyek teremtésében.

Az „ adatcímkézés és -annotáció” egy virágzó iparág, amely a mesterséges intelligenciából született. A strukturálatlan adathalmazokat, például kamerákból és közösségi médiából, vagy strukturált forrásokból, például adatbázisokból, címkézik, címkézik, színezik vagy kiemelik, hogy feltárják az egyének közötti különbségeket és hasonlóságokat. Ahhoz, hogy egy gépet betanítsanak a stoptábla felismerésére, egy személynek bele kell lépnie egy utcai kamera felvételébe, és meg kell jelölnie a fotón szereplő összes stoptáblát. A gép ezután olyan adatokat kap, amelyek több ezer ilyen képet azonosítanak. Idővel, a címkézett adatok feldolgozásával a rendszer pontosabban felismerheti a stoptáblát. Az ilyen típusú gépi tanulást, ahol a rendszer több adat fogadásával javítja a pontosságot, mélytanulásnak nevezik.

Mivel ez a folyamat elengedhetetlen ahhoz, hogy az algoritmusok pontosan végrehajtsák az alapvető funkciókat, az adatcímkézési iparág jelentős jelentőségre tesz szert a következő öt évben. 2018-ban a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás adat-előkészítésének piacát – amely nagymértékben támaszkodik az emberek manuális adatcímkézésére – 500 millió dollárra becsülték. A Cognilytica ez várhatóan több mint kétszeresére fog nőni, és 2023-ra eléri az 1,2 milliárd dollárt. A harmadik féltől származó szolgáltatók a növekedés jelentős növekedésére számítanak, a piaci méret 150 millió dollárról 1 milliárd dollárra fog emelkedni ugyanezen időszak alatt. Az adatcímkézés különösen fontos az olyan mesterséges intelligencia alkalmazásoknál, mint az objektum- és képfelismerés, az önvezető járművek, valamint a szöveg- és képannotáció.

A mesterséges intelligenciát rossz hírnév övezi, mint munkahelyelnyomó és emberi munkaerőt helyettesítő eszközt. Bizonyos területeken ez igaz, de máshol, különösen az adatok tisztítása és feldolgozása terén, a mesterséges intelligencia új munkahelyeket teremt.

Az adatcímkézés és -annotálás egy virágzó iparág, amely a mesterséges intelligencia szülötte. A strukturálatlan adathalmazokat, például kamerákból és közösségi médiaadatokból, vagy strukturált forrásokból, például adatbázisokból származókat, emberek címkéznek, jelölnek, színeznek vagy emelnek ki, hogy megmutassák a különbségeket és a hasonlóságokat. Ahhoz, hogy egy gépet betanítsunk a stoptábla felismerésére, egy személynek bele kell néznie egy utca kamerájának felvételébe, és meg kell jelölnie a fotón az összes stoptáblát. A gép ezután több ezer ilyen képet azonosító adatokat kap. Idővel a rendszer a címkézett adatok feldolgozásával pontosabban tudja azonosítani, hogy mi a stoptábla. Az ilyen típusú gépi tanulást, ahol a rendszer a több adat betáplálásával pontosabbá válik, mélytanulásnak nevezik.

Mivel ez a folyamat elengedhetetlen ahhoz, hogy az algoritmusok pontosan elvégezhessék funkcióik alapvető részeit, az adatcímkézési iparág várhatóan fellendül a következő öt évben. 2018-ban a mesterséges intelligencia és a gépi tanuláson alapuló adatelőkészítés piaca – egy olyan folyamat, amely nagymértékben támaszkodik az emberekre az adatok manuális címkézésében – 500 millió dollárt tett ki. A Cognilytica ez várhatóan több mint kétszeresére fog nőni, és 2023-ra eléri az 1,2 milliárd dollárt. A harmadik féltől származó szolgáltatók jelentős növekedésre számítanak, a piaci érték 150 millió dollárról 1 milliárd dollárra fog emelkedni ugyanezen időszak alatt. Az adatcímkézés különösen fontos az olyan mesterséges intelligencia esetében, amely tárgy- és képfelismeréssel, önvezető járművekkel, valamint szöveg- és képannotációval foglalkozik.

További infografikákat talál a Statista