Desde que mi país propuso el desarrollo de la industria de big data durante el "Decimotercer Plan Quinquenal", la industria de auditoría y anotación de datos se ha desarrollado rápidamente en mi país, y se espera que el tamaño del mercado supere los 3 mil millones de yuanes alrededor de 2023. Al mismo tiempo, con la popularización e implementación de 5G e Internet de las cosas, se generarán más datos en el futuro, lo que puede promover en gran medida el desarrollo de la industria del etiquetado de datos. Con el desarrollo de la industria, no solo las principales empresas de Internet, sino también algunos fabricantes tradicionales establecidos también están implementando activamente sus propios campos de inteligencia artificial. Por ejemplo, el refrigerador Haier espera utilizar tecnología de inteligencia artificial para distinguir qué ingredientes en el refrigerador están a punto de estropearse y caducar, y la realización de dicha función no se puede lograr sin la anotación de datos. Como dice el refrán, la inteligencia artificial primero, la inteligencia después, mientras la industria de la inteligencia artificial continúe mejorando y los requisitos funcionales crezcan de manera constante, la industria del etiquetado de datos acompañará su desarrollo a largo plazo.
Escenario de inteligencia artificial: reconocimiento de huellas dactilares
Al mismo tiempo, en la vida diaria, la inteligencia artificial involucra muchos campos, como educación, seguridad, finanzas, transporte, atención médica, electrónica. comercio, etc Al unirse a la industria de la inteligencia artificial como anotador de datos, puede tener una exposición más temprana a las direcciones de desarrollo futuro de diversas industrias y escenarios reales de la vida futura. Nos permite dar un paso adelante y abrir los ojos para ver el desarrollo y las necesidades futuras, de modo que podamos encontrar más oportunidades de supervivencia en el desfase horario.
¿Qué hace el anotador de datos?
La anotación de datos es el proceso de anotar datos brutos no institucionales no procesados (incluyendo voz, imágenes, texto, vídeo, etc.). , todos los cuales pasan por mucho procesamiento humano y se convierten en información legible por máquina. Los datos sin procesar generalmente se obtienen mediante la recopilación de datos, y la anotación de datos posterior equivale a procesar los datos y luego alimentarlos a algoritmos y modelos de inteligencia artificial para completar la llamada.
Segmentación semántica de la anotación de datos
Los anotadores de datos anotan imágenes, sonidos, texto y otros datos sin procesar de diferentes maneras. Las tareas comunes de anotación de datos incluyen anotación de clasificación, anotación de marco, anotación de región, anotación de punto y otras anotaciones.