人工知能を支える人々とプロセス – @shutterstock | Zapp2Photo
人工知能（AI）は、人間の雇用を奪い、人間の労働力を代替するものとして悪評を浴びています。確かに一部の分野では確かにその通りですが、特にデータのクレンジングや処理といった分野では、AIが新たな雇用の創出を先導しています。.
「データのラベリングとアノテーション」は、AIから生まれた急成長産業です。カメラやソーシャルメディアなどの非構造化データ、あるいはデータベースなどの構造化データにラベル、タグ、色、ハイライトなどを施し、個々のデータの違いや類似性を明らかにします。機械に一時停止標識を認識させるには、まず人が街頭カメラの映像に近づき、写真に映っているすべての一時停止標識にタグを付けます。そして、機械に数千枚の画像を識別するデータを入力します。タグ付けされたデータを時間の経過とともに処理することで、システムは一時停止標識をより正確に認識できるようになります。より多くのデータを受け取ることで精度が向上するこのようなタイプの機械学習は、ディープラーニングと呼ばれます。
このプロセスはアルゴリズムがコア機能を正確に実行するために不可欠であるため、データラベリング業界は今後5年間で大きな重要性を増すでしょう。2018年には、人間による手作業によるデータラベリングに大きく依存するAIおよび機械学習データ準備の市場規模は5億ドルと評価されました。Cognilyticaによるとパーティプロバイダーは、この成長が同時期に1億5,000万ドルから10億ドルへと大幅に増加すると予測しています。データラベリングは、物体認識や画像認識、自律走行車、テキストや画像の注釈付けなどのAIアプリケーションにとって特に重要です。
人工知能（AI）は、人間の雇用を奪い、人間に取って代わる存在として悪評を浴びています。確かに一部の分野では事実ですが、特にデータのクレンジングや処理といった分野では、AIが新たな雇用を牽引しています。.
データのラベル付けとアノテーションは、AIによって生まれた急成長産業です。カメラやソーシャルメディアデータなどの非構造化データ、あるいはデータベースなどの構造化データソースは、人間によってラベル付け、マーク付け、色付け、あるいはハイライト表示され、差異や類似性を示すことができます。機械に一時停止標識を学習させるには、まず人が道路のカメラ映像を確認し、写真に映っているすべての一時停止標識をマークアップする必要があります。そして、機械に数千枚の画像を識別するデータを入力します。そして、時間の経過停止標識をより正確に識別できるようになります。このように、より多くのデータを入力するほどシステムの精度が向上するタイプの機械学習は、ディープラーニングと呼ばれます。
このプロセスはアルゴリズムが機能の中核部分を正確に実行するために不可欠であるため、データラベリング業界は今後5年間で急成長すると見込まれています。2018年、AIおよび機械学習のデータ準備（データのラベル付けに大きく人手に依存するプロセス）の市場規模は5億ドルでした。Cognilyticaによるとパーティプロバイダーは、この成長の大幅な加速を見込んでおり、同時期に市場規模は1億5000万ドルから10億ドルに拡大すると予想されています。データラベリングは、物体認識や画像認識、自律走行車、テキストや画像の注釈付けを扱うAIにとって特に重要です。
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