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|數(shù)據(jù)標注創(chuàng)業(yè)？那么國內的數(shù)據(jù)標注企業(yè)如何？這個行業(yè)到底有沒有未來？( 二 )

【|數(shù)據(jù)標注創(chuàng)業(yè)？那么國內的數(shù)據(jù)標注企業(yè)如何？這個行業(yè)到底有沒有未來？】根據(jù)iResearch、前瞻研究院的預測 ， 2021年中國數(shù)據(jù)標注市場規(guī)模為43 億人民幣 ， 只有Scale Al估值的八分之一左右 。 無疑是對國內還在數(shù)據(jù)標注行業(yè)苦苦掙扎的小伙伴們是一劑強心劑
我國的標注市場 ， 我們看到不斷的有人因為聽到它門檻低而進入 ， 也有人盲目的不了解就進入 ， 轉了一圈 ， 看到利潤太低 ， 又走了 ， 但似乎從來沒有人好好地想過為什么有人能夠項目不斷 ， 加班加點趕項目 ， 有人關門到底呢？

大數(shù)據(jù)領域遵循的一個原則是“垃圾進 ， 垃圾出” ， Scale Al創(chuàng)始人Alexandr Wang曾提過的∶
“機器學習絕對是一種垃圾輸入、垃圾輸出的框架——你真的需要高質量的數(shù)據(jù)來支持這些算法 ， 這就是我們今天用這些數(shù)據(jù)集從開源角度推動行業(yè)發(fā)展的原因 。 ”
數(shù)據(jù)標注絕不是我們看到的“臟活累活” ， 它雖然是AI技術的基礎 ， 但一旦數(shù)據(jù)達不到要求 ， 結果是非常糟糕的 ， 這一點毋庸置疑 。 因此作為一家數(shù)據(jù)標注公司 ， 我們要做的不僅僅是數(shù)據(jù)標注工作 ， 更是將目光瞄準到如何生產優(yōu)質數(shù)據(jù)、不斷提高效率這件事上

數(shù)據(jù)標注是否還有未來？


數(shù)據(jù)標注本應該是一個非結構化數(shù)據(jù)標準化生產和各個行業(yè)資源匹配協(xié)作的過程 ， 通過不斷用技術的手段提升效率和質量 ， 從而實現(xiàn)人工智能場景化的快速落地 ， 并且通過敏捷生產的方式極大降低人工智能在場景化應用的難度 。 而不是局限于解決標注問題
不管是在國內還是在國外 ， 很長一段時間都會是數(shù)據(jù)占主導的地位
但不是所有的數(shù)據(jù)都需要進行標注的 ， 而是根據(jù)算法需求 ， 也會對數(shù)據(jù)價值進行評估后 ， 對于算法來說高價值的數(shù)據(jù)進入人工標注 ， 對于算法來說低價值的數(shù)據(jù)用算法自動處理就好了 ， 這就需要平臺來進行處理了
因此在未來 ， 標注不會停留在看到圖片中的“貓” ， 你只要認識貓是什么樣就能干的初級勞動力階段 ， 而是隨著人工智能技術的發(fā)展 ， 標注的要求越來越高 ， 大部分的公司也會發(fā)展成和Scale Al公司一樣 ， 將人工智能應用到自己的數(shù)據(jù)標注服務中 ， 先用人工智能識別一遍 ， 人工主要負責校對其中的錯誤 ， 校對完的數(shù)據(jù)再度用來訓練自己的人工智能 ， 讓下一次標注更精準 ， 數(shù)量、質量、效率、服務、技能都是未來標注行業(yè)發(fā)展的要素

人工智能模型越來越大的趨勢沒有停止 ， 更多訓練數(shù)據(jù)的需求也不會停下 ， 隨著數(shù)據(jù)量越來越大 ， 自動化的數(shù)據(jù)標注是必然之路 ， 中國的數(shù)據(jù)標注行業(yè)也必然會走上創(chuàng)新型的標注時代

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