Люди и процессы, стоящие за искусственным интеллектом

Опубликовано: 1 апреля 2019 г. / Обновление от: 1 апреля 2019 г. - Автор: Конрад Вольфенштейн

Люди и процессы, стоящие за искусственным интеллектом – @shutterstock | Zapp2Фото

Искусственный интеллект имеет плохую репутацию как убийца рабочих мест и замена человека-работника. В некоторых областях это так, но в других, особенно когда речь идет об очистке и обработке данных, ИИ лидирует в новых рабочих местах.

« Разметка и аннотирование данных » — это развивающаяся отрасль, возникшая на базе ИИ. Наборы неструктурированных данных из таких источников, как камеры и данные социальных сетей, или структурированные источники, такие как базы данных, помечаются, выделяются, окрашиваются или выделяются, чтобы показать различия и сходства между людьми. Чтобы научить машину узнавать, что такое знак остановки, человек должен войти в кадр улицы, снятый камерой, и отметить на фотографии все знаки остановки. Затем машине передаются данные, которые идентифицируют тысячи этих изображений. Со временем обработка помеченных данных позволит системе более точно определить, что такое знак остановки. Этот тип машинного обучения, при котором система становится более точной за счет получения большего количества данных, называется глубоким обучением.

Поскольку этот процесс необходим для того, чтобы алгоритмы точно выполняли основные функции, важность индустрии маркировки данных будет расти в течение следующих пяти лет. В 2018 году рынок подготовки данных искусственного интеллекта и машинного обучения — процесса, который в значительной степени зависит от людей, размечающих данные вручную, — составил 500 миллионов долларов. По данным Cognilytica , ожидается, что к 2023 году эта цифра увеличится более чем вдвое и достигнет $1,2 млрд Сторонние поставщики ожидают, что этот рост значительно увеличится, увеличившись со 150 миллионов долларов рынка до 1 миллиарда долларов за тот же период. Маркировка данных особенно важна для ИИ, который занимается распознаванием объектов и изображений, автономными транспортными средствами, а также маркировкой текста и изображений.

Искусственный интеллект получил плохую репутацию как убийца рабочих мест и заменитель людей. В некоторых областях это правда, но в других, особенно в отношении очистки и обработки данных, ИИ возглавляет новые рабочие места.

Маркировка и аннотирование данных — это развивающаяся индустрия, рожденная искусственным интеллектом. Неструктурированные наборы данных из таких источников, как камеры и данные социальных сетей, или структурированные источники, такие как базы данных, помечаются, маркируются, окрашиваются или выделяются, чтобы показать различия и сходства между людьми. Чтобы научить машину узнавать, что такое знак остановки, человек должен просмотреть запись улицы, снятую камерой, и отметить на фотографии все знаки остановки. Затем в машину передаются данные, идентифицирующие тысячи этих изображений. Со временем система может более точно определить, что такое знак остановки, обрабатывая помеченные данные. Этот тип машинного обучения, при котором система становится более точной за счет получения большего количества данных, называется глубоким обучением.

Поскольку этот процесс необходим для того, чтобы алгоритмы точно выполняли основные части своей функции, индустрия маркировки данных будет развиваться в течение следующих пяти лет. В 2018 году рынок подготовки данных искусственного интеллекта и машинного обучения — процесса, который в значительной степени зависит от того, как люди вручную размечают данные, — составил 500 миллионов долларов. По данным Cognilytica , ожидается, что к 2023 году эта цифра увеличится более чем вдвое и достигнет 1,2 миллиарда долларов. Сторонние поставщики ожидают значительного увеличения этого роста: с 150 миллионов долларов рынка до 1 миллиарда долларов за тот же период. Маркировка данных особенно важна для ИИ, который занимается распознаванием объектов и изображений, автономными транспортными средствами, а также аннотациями текста и изображений.

Больше инфографики вы найдете на Statista.