A mesterséges intelligencia mögött álló emberek és folyamatok

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.

Azadatcímkézés és -annotálás egy virágzó iparág, amely a mesterséges intelligencia ihlette. 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 egy stoptábla felismerésére, egy személynek bele kell lépnie egy utcai kamera felvételébe, és meg kell címkéznie 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 Cognilyticaez 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 találsz a Statista