Oamenii și procesele din spatele inteligenței artificiale – @shutterstock | Zapp2Photo
Inteligența artificială are o reputație proastă ca fiind o distrugătoare de locuri de muncă și un înlocuitor pentru lucrătorii umani. În unele domenii acest lucru este adevărat, dar în altele, în special în ceea ce privește curățarea și procesarea datelor, IA este lider în crearea de noi locuri de muncă.
„ Etichetarea și adnotarea datelor ” este o industrie înfloritoare, care a apărut din IA. Seturile de date nestructurate din surse precum camerele și rețelele sociale sau surse structurate precum bazele de date sunt etichetate, etichetate, colorate sau evidențiate pentru a dezvălui diferențele și asemănările dintre indivizi. Pentru a antrena o mașină să recunoască un indicator de oprire, o persoană ar intra în filmările unei camere de stradă și ar eticheta toate indicatoarele de oprire din fotografie. Mașina ar primi apoi date care identifică mii dintre aceste imagini. În timp, prin procesarea datelor etichetate, sistemul ar putea deveni mai precis în recunoașterea a ceea ce este un indicator de oprire. Acest tip de învățare automată, în care un sistem îmbunătățește precizia prin primirea mai multor date, se numește învățare profundă.
Deoarece acest proces este esențial pentru ca algoritmii să execute cu precizie funcțiile de bază, industria etichetării datelor va câștiga o importanță semnificativă în următorii cinci ani. În 2018, piața pentru pregătirea datelor din domeniul inteligenței artificiale și al învățării automate, un proces care se bazează în mare măsură pe etichetarea manuală a datelor de către oameni, a fost evaluată la 500 de milioane de dolari. Potrivit Cognilytica , se așteaptă ca această cifră să se dubleze, ajungând la 1,2 miliarde de dolari până în 2023. Furnizorii terți anticipează o creștere substanțială a acestei creșteri, de la o dimensiune a pieței de 150 de milioane de dolari la 1 miliard de dolari în aceeași perioadă. Etichetarea datelor este deosebit de importantă pentru aplicațiile de inteligență artificială, cum ar fi recunoașterea obiectelor și imaginilor, vehiculele autonome și adnotarea textului și imaginilor.
Inteligența artificială are o reputație proastă ca fiind o sursă care distruge locuri de muncă și înlocuiește lucrătorii umani. În unele domenii acest lucru este adevărat, dar în altele, în special în ceea ce privește modul în care datele sunt curățate și procesate, IA este lider în crearea de noi locuri de muncă.
Etichetarea și adnotarea datelor reprezintă o industrie înfloritoare, născută din inteligența artificială. Seturile de date nestructurate din surse precum camerele foto și datele de pe rețelele sociale sau din surse structurate, precum bazele de date, sunt etichetate, marcate, colorate sau evidențiate de către oameni pentru a arăta diferențele și asemănările. Pentru a antrena o mașină să învețe ce este un indicator de stop, o persoană trebuie să acceseze imaginile de pe o stradă și să marcheze toate indicatoarele de stop din fotografie. Apoi, mașina primește date care identifică mii dintre aceste imagini. În timp, sistemul poate identifica mai precis ce este un indicator de stop prin procesarea datelor etichetate. Acest tip de învățare automată, în care un sistem devine mai precis prin furnizarea mai multor date, se numește învățare profundă.
Întrucât acest proces este esențial pentru ca algoritmii să îndeplinească cu exactitate părțile esențiale ale funcției lor, industria etichetării datelor este pregătită să decoleze în următorii cinci ani. În 2018, piața pentru pregătirea datelor prin inteligență artificială și învățare automată, un proces care se bazează în mare măsură pe oameni pentru etichetarea manuală a datelor, se ridica la 500 de milioane de dolari. Potrivit Cognilytica , se așteaptă ca această cifră să se dubleze, ajungând la 1,2 miliarde de dolari până în 2023. Furnizorii terți se așteaptă să vadă o creștere semnificativă a acestei creșteri, trecând de la 150 de milioane de dolari din piață la 1 miliard de dolari în aceeași perioadă. Etichetarea datelor este deosebit de esențială pentru inteligența artificială care se ocupă de recunoașterea obiectelor și imaginilor, vehiculele autonome și adnotarea textului și imaginilor.
Păstrăm legătura
