从某种程度上讲,数据决定了AI的落地程度,因此基础数据服务应运而生
具体来看,基础数据的服务流程为AI模型训练提供可靠、可用的数据,其分为五个环节,分别是:数据库设计(训练数据集结构设计)、数据采集(获取原料数据)、数据清洗(清洗残缺、重复或错误数据)、数据标注(帮助机器认识数据的特征)、质检(各环节质量检测和控制)。其中数据标注常被称之为机器感知世界的起点,可以说数据标注是随着人工智能产业一步一步发展起来的
数据标注产业加速发展
根据IDC发布的《数据时代2025》测算,到2025年我国拥有的数据量在全球的占比将从2018年的23.4%提升到27.8%,将成为全球首位。2015年以来,随着国家和地方政府的大力推动,大数据产业加速发展
迪赛顾问报告显示,紧随人工智能的大规模落地,预计2025年我国AI数据标注市场规模将超过120亿元,按数据类型划分,基础数据服务行业是市场需求可以分为图像类、语音类和自然语言处理类数据
数据标注是发展数字经济的重要组成部分,可应用在智能工业、智能安防、自动驾驶、智慧农业等众多领域,未来发展前景较好。当前数据标注行业尚处于发展期,下游产业智能化水平相对较低,未来数据标注存在巨大发展潜力。从政策来看山西、河南、安徽、山东、四川等地非常重视数据标注行业的培育和发展,建设数据标注基地、数据标注园区,甚至是数据标注村,制定和出台数据标注行业的政策措施,大力扶持数据标注行业的发展
以人入手,以资源为媒介,通力破数据标注人才缺乏的难题
数据标注作为技术密集型和劳动密集型相结合的产业,对于解决就业、推动地方经济社会发展价值明显
2020年初“人工智能训练师”被正式列入新职业,纳入国家职业分类目录,但国内的数据要素产业生态尚处于初级阶段,在人工智能训练师这一新兴岗位培养上,其专业的设立方面还是比较欠缺,市场上缺乏经过系统性培养的专业人才,更缺乏为行业输出人才提供专业化孵化服务的企业
而针对数据标注呢,我们在贴吧,论坛,项目群等等都能看到项目找人,兼职全职团队找项目的资讯情况,所以呢,你说这个行业缺人吗,缺!缺项目吗?针对数据标注个人及团队来讲,也缺
值得一提的是,我司在早期就已经进入人工智能数据标注行业,经过几年的发展成功蹚出一条人工智能数据标注产业的发展路径,并率先在陕西、贵州等地实现标杆落地,帮助个人/企业参与到数据标注产业中,逐渐成长为产业的中坚力量;与此同时,也即将推出数据标注行业的抢单神器,助力数据标注产业里的每一位参与者,能够通过人工智能数据标注这个项目实现职业转型,团队成功对接项目,赋能成长
数据标注项目,赋能企业转型
当前国内的数据量每年都会大量递增,但数据标注行业细算的话其发展时间并不长,受制于理念、技术、市场、资本等众多因素,在数据的采集、交互、标注方、流通、安全等面都面临着很大的挑战
尤其数据标注前期还需要大量专业的人员来进行数据的处理和标注工作,因此需要更多的团队携手合作扩大数据标注产业生态,加入数据标注产业链的队伍中来,在为行业壮大人才队伍的同时,也可以为企业在人工智能时代的转型赋能,形成聚焦效应
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