人工智能背后的人员和流程

人工智能一直被认为会扼杀就业，取代人类工人，名声不佳。在某些领域，这种说法不无道理，但在另一些领域，尤其是在数据清洗和处理方面，人工智能正在引领新的就业岗位。.

“数据标注 ”是一个蓬勃发展的行业，它源于人工智能。来自摄像头、社交媒体等来源的非结构化数据集，以及数据库等结构化数据源，都会被标注、标记、着色或高亮显示，以揭示个体之间的差异和相似之处。例如，为了训练机器识别停车标志，一个人可以走到街边摄像头的拍摄画面中，标记照片中的所有停车标志。然后，机器会被输入数千张此类图像的识别数据。随着时间的推移，通过处理这些标记数据，系统可以越来越准确地识别停车标志。这种通过接收更多数据来提高准确率的机器学习方法被称为深度学习。

由于数据标注对于算法准确执行核心功能至关重要，因此数据标注行业在未来五年将变得尤为重要。2018年，人工智能和机器学习数据准备市场（该过程严重依赖人工标注数据）的估值为5亿美元。据 Cognilytica 预测，到2023年，这一数字预计将翻一番以上，达到12亿美元。第三方供应商预计，同期市场规模将从1.5亿美元大幅增长至10亿美元。数据标注对于人工智能应用尤为重要，例如物体和图像识别、自动驾驶汽车以及文本和图像标注。

人工智能常被诟病为会扼杀工作、取代人类员工的罪魁祸首。在某些领域，这种说法不无道理，但在另一些领域，尤其是在数据清洗和处理方面，人工智能正在引领新的就业岗位。.

数据标注 和注释是人工智能催生的一个新兴行业。来自摄像头、社交媒体数据等非结构化数据集，以及数据库等结构化数据源，都需要人工进行标注、标记、着色或高亮显示，以展现差异和相似之处。例如，要训练机器识别停车标志，需要人工查看街道的摄像头录像，并在照片中标记出所有停车标志。然后，机器会被输入包含数千张此类图像的识别数据。 随着时间的推移， 系统通过处理这些标记数据，能够更准确地识别停车标志。这种通过输入更多数据来提高系统准确性的机器学习方法，被称为深度学习。

由于数据标注对于算法准确执行其核心功能至关重要，因此数据标注行业预计将在未来五年内蓬勃发展。2018年，人工智能和机器学习数据准备市场规模为5亿美元，而这一过程主要依赖人工标注数据。据 Cognilytica预测，到2023年，该市场规模预计将翻一番以上，达到12亿美元。第三方服务提供商预计，同期市场规模将从1.5亿美元大幅增长至10亿美元。数据标注对于处理物体和图像识别、自动驾驶汽车以及文本和图像标注的人工智能应用尤为重要。

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