Orang-orang dan proses di balik kecerdasan buatan – @shutterstock | Zapp2Photo
Kecerdasan buatan memiliki reputasi buruk sebagai pembunuh lapangan kerja dan pengganti pekerja manusia. Di beberapa bidang, hal ini memang benar, tetapi di bidang lain, khususnya terkait pembersihan dan pengolahan data, AI memimpin dalam menciptakan lapangan kerja baru.
'Pelabelan dan anotasi data ' adalah industri yang berkembang pesat yang muncul dari AI. Kumpulan data tidak terstruktur dari sumber seperti kamera dan media sosial, atau sumber terstruktur seperti basis data, diberi label, ditandai, diwarnai, atau disorot untuk mengungkapkan perbedaan dan kesamaan antar individu. Untuk melatih mesin mengenali rambu berhenti, seseorang akan masuk ke dalam rekaman kamera jalan dan menandai semua rambu berhenti dalam foto tersebut. Mesin kemudian akan diberi data yang mengidentifikasi ribuan gambar ini. Seiring waktu, dengan memproses data yang ditandai, sistem dapat menjadi lebih akurat dalam mengenali apa itu rambu berhenti. Jenis pembelajaran mesin ini, di mana sistem meningkatkan akurasi dengan menerima lebih banyak data, disebut pembelajaran mendalam (deep learning).
Karena proses ini sangat penting agar algoritma dapat mengeksekusi fungsi inti secara akurat, industri pelabelan data akan semakin penting dalam lima tahun ke depan. Pada tahun 2018, pasar untuk persiapan data AI dan pembelajaran mesin, sebuah proses yang sangat bergantung pada manusia yang secara manual melabeli data, bernilai $500 juta. Menurut Cognilytica , angka ini diperkirakan akan meningkat lebih dari dua kali lipat, mencapai $1,2 miliar pada tahun 2023. Penyedia pihak ketiga mengantisipasi peningkatan substansial dalam pertumbuhan ini, dari ukuran pasar $150 juta menjadi $1 miliar selama periode yang sama. Pelabelan data sangat penting untuk aplikasi AI seperti pengenalan objek dan gambar, kendaraan otonom, dan anotasi teks dan gambar.
Kecerdasan buatan (AI) mendapat reputasi buruk sebagai pembunuh pekerjaan dan pengganti pekerja manusia. Di beberapa bidang, hal ini memang benar, tetapi di bidang lain, khususnya yang berkaitan dengan bagaimana data dibersihkan dan diproses, AI mempelopori terciptanya lapangan kerja baru.
Pelabelan dan anotasi data adalah industri yang berkembang pesat yang lahir dari AI. Kumpulan data tidak terstruktur dari sumber seperti kamera dan data media sosial atau sumber terstruktur, seperti basis data, diberi label, ditandai, diwarnai, atau disorot untuk menunjukkan perbedaan dan kesamaan oleh manusia. Untuk melatih mesin agar mempelajari apa itu rambu berhenti, seseorang harus masuk ke rekaman kamera jalan dan menandai semua rambu berhenti dalam foto tersebut. Mesin kemudian diberi data yang mengidentifikasi ribuan gambar ini. Seiring waktu, sistem dapat mengidentifikasi rambu berhenti dengan lebih akurat dengan memproses data yang telah diberi label. Jenis pembelajaran mesin ini, di mana sistem menjadi lebih akurat dengan diberi lebih banyak data, disebut pembelajaran mendalam (deep learning).
Karena proses ini sangat penting agar algoritma dapat secara akurat menjalankan bagian inti fungsinya, industri pelabelan data diperkirakan akan berkembang pesat dalam lima tahun ke depan. Pada tahun 2018, pasar untuk persiapan data AI dan pembelajaran mesin, sebuah proses yang sangat bergantung pada manusia untuk melabeli data secara manual, mencapai $500 juta. Menurut Cognilytica, angka tersebut diperkirakan akan meningkat lebih dari dua kali lipat, mencapai $1,2 miliar pada tahun 2023. Penyedia pihak ketiga dapat mengharapkan peningkatan signifikan dalam pertumbuhan tersebut, dari $150 juta pangsa pasar menjadi $1 miliar dalam jangka waktu yang sama. Pelabelan data sangat penting untuk AI yang berkaitan dengan pengenalan objek dan gambar, kendaraan otonom, serta anotasi teks dan gambar.
Tetaplah berhubungan
