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AI数据标注的未来

谢邀，这一轮ai热主要是深度学习为主，学习分为有监督和无监督，其中有监督深度学习是现在的主要方向。现在的深度学习虽然在测试集和竞赛中可以得到很好的成绩，主要是大量用相关信息训练而来，而且基本都是有监督训练，而且都有过拟合倾向。这是限制深度学习实用化的一个因素。未来的ai应该是“无”监督或者“少”监督的过程才能解决这个矛盾。现在已经有人在探索，还没有取得突破进展。现在看来由于自然语言的特殊性，处理自然语言的深度学习取得了更好的进展，但以处理图像问题的深度学习为主的这一代ai技术本身有较大的限制，必须取得更多突破才能工程化，实用化。
■网友
算法能否在标记数据中取代人类来训练其他AI模型？问题是，当您对标记数据进行监督学习时，自动标记数据的算法通常正是您想要构建的算法。所以如果你已经有了这样的算法，你就不需要做机器学习并在第一时间标记数据:)
话虽如此，您仍然可以：
使用性能不足的现有算法来帮助您构建初代数据集。例如：查看现有数据集并纠正错误数据，小于10％的错误或不准确的标签比自己从头开始完成所有工作要快得多（特别是如果您没有进行基本分类，而是更加精细，如语义图像分割或文本识别或者诸如此类标签对于人类构建而言更加复杂和耗时的地方）。然后，您可以使用该数据集来训练另一个模型，希望比您的初始算法更好。可以使用分类算法来标记数据以训练不同类型的算法，例如生成模型（例如，对各种图像进行分类，获取‘cat’类中的图像，然后使用它们来训练GAN和模型）。
■网友
需要数据标注的可与我联系，数据采集、数据标注，专业技术团队

■网友
2018 年,中国人工智能基础数据服务市场规模为 25.86 亿元。如今，数据标注行业这已经发展出一条完整的产业链——采集、整理、清洗、标注等。随着人工智能技术进一步深入行业场景，AI企业对算法落地性要求越来越高。因此，垂直精细和定制化数据显得尤为重要，也将是数据标注未来的发展趋势。
Testin云测旗下的 AI 数据服务品牌「云测数据」的出现，就是重塑整个产业和标注员印象的一个典型案例。通过定制化场景搭建，帮助 AI 企业或部门构建数据核心壁垒，提供人工智能场景化落地最需要的数据，这既是客户获取差异化优势的保证,同时也是云测数据的核心竞争力之一。
云测数据 | 高质量AI数据-AI数据采集_AI数据标注-人工智能数据服务商数据服务行业早期，企业主要通过数据爬虫收集数据，数据服务门槛很低，各个企业野蛮生长、鱼龙混杂；第二阶段开源/付费数据集开始出现，主要分为语音类、图像类、NLP 类数据集等。而第三阶段的 AI 数据众包平台，可进行更丰富多样的数据采集与标注，进一步提升 AI 的能力。如今 AI 与各个产业结合得愈加紧密，为保证算法优势,客户需要采用定制化服务，由客户提出具体需求，数据服务商对数据进行采集并标注，定制化数据的需求日益增长标志着数据服务 4.0 时代已经来临。
根据艾瑞《中国人工智能基础数据服务行业白皮书》显示，2018 年，数据资源定制服务已在基础数据服务市场占据 86.2% 的份额。可以看出，整个行业正逐渐走向成熟。作为AI数据服务行业内的典型代表，云测数据目前的整个数据服务人员已达千人规模，通过标审分离的流程化作业模式和数据安全机制，更好的保证数据的高质量产出和数据隐私性。
数据标注是人工智能产业当中必不可缺的一部分，未来也将会随着AI的深入发展而逐渐颠覆以往的“小作坊式”生产方式，向着定制化、专业化、智能化的方向发展。

■网友
数据标注员被称为“人工智能”领域最后一批被淘汰的人。
机器学习需要投喂海量的标注数据，而这离不开数据标注员的努力。
目前数据标注行业的发展趋势是向精细化、场景化、智能化方向发展，标注工具在算法的加持下已经可以完成一些基本的标注工作，比如自动识别标框、自动识别语音等等。


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