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セット、あるいはデータベースなどの構造化データセットにラベルを付けたり、タグ付けしたり、色を付けたり、強調表示したりすることで、個人間の違いや類似点を明らかにします。機械に一時停止標識を認識させるには、人が街頭カメラの映像に入り、写真に写っているすべての一時停止標識にタグを付けます。すると、機械には何千枚もの一時停止標識を識別するデータが入力されます。タグ付けされたデータを処理することで、システムは徐々に一時停止標識の認識精度を高めていきます。このように、より多くのデータを受け取ることで精度が向上する機械学習は、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年間で非常に重要なものとなるでしょう。2018年には、AIおよび機械学習のデータ準備（人間が手動でデータをラベリングするプロセスに大きく依存している）の市場規模は5億ドルでした。Cognilyticaによると 、 これは2倍以上に拡大し、2023年までに12億ドルに達すると予想されています。サードパーティプロバイダーは、この成長が同時期に1億5000万ドルから10億ドルへと大幅に拡大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、自動運転車、テキストや画像の注釈付けといった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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