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2023年數據標記的影響:當前趨勢和未來需求

譯文 精選
人工智能 機器學習
近年來,隨著該過程對眾多項目的成功變得越來越重要,對準確可靠的數據標記的需求急劇上升。但究竟什么是數據標記?2023年數據標記將如何影響企業?我們現在應該注意哪些趨勢將塑造數據標記的未來?

長期以來,數據標記一直是許多機器學習和人工智能計劃的關鍵組成部分。近年來,隨著該過程對眾多項目的成功變得越來越重要,對準確可靠的數據標記的需求急劇上升。但究竟什么是數據標記?2023年數據標記將如何影響企業?我們現在應該注意哪些趨勢將塑造數據標記的未來?在此文中,我們將探討這些問題,以更好地了解這項技術在未來幾年的發展方向。

市場上對數據標記工具的需求主要由以下三個因素驅動:

1.自動化數據標記工具和基于云的計算資源的使用越來越多;

2.企業越來越多地使用數據標記工具來準確標記大量 AI 訓練數據;

3.隨著對自動駕駛技術的投資增加,對注釋良好的數據的需求也在增加,以改進無人駕駛ML模型。

隨著數字格局進入21世紀,數據標記有望向前邁出一大步,變得更加集成。這種改變背后的一個主要因素是數字圖像處理和移動計算的興起。

數據標記適用于哪些領域,為什么需要它?

1.通過數字商務增強客戶體驗;

2.銀行、金融和保險領域的文檔驗證和實時客戶互動;

3.出于研究目的解析大量非結構化和累積數據集;

4.監控和策劃社交媒體內容,識別不適當的內容;

5.作物監測、土壤評估等都是農業部門的一部分。

數據標記趨勢受多種因素影響,上面提到的只是一部分。

此外,所有業務平臺都在經歷數字內容的驚人增長。因此,有關大眾用戶的數據應通過廣泛的數字渠道進行處理。通過注釋數據,企業可以充分利用在線內容的好處,增加價值并吸引新客戶。

大多數公司都在實施以數據為中心的架構。以數據為中心的思維方式和以數據為中心的架構都是部署和維護有效企業架構不可或缺的一部分。因此,數據標記工作者必須是智能的,并且必須能夠探索自動化選項。

除了物聯網、機器學習、深度學習、機器人技術、預測分析、欺詐檢測系統和推薦系統的改進外,人工智能項目還需要高效的數據。這也許是迫使數據標記突破的最重要因素。

AI數據標記市場現狀:數據標記市場目前正處于轉型期。這是由于對標記數據的需求不斷增加,這已經超過了勞動密集型手動標記的傳統供應。作為回應,出現了許多新的數據標記服務,它們使用自動化來加速標記過程。

AI數據標記市場的現狀總結:根據研究,到2028年,全球數據注釋市場的價值預計將達到8.22億美元。此外,到2030年,預計全球數據注釋服務市場將以26.6%的復合年增長率增長,預計將增加5億美元。

對標記數據的需求不斷增加,這已經超過了勞動密集型手動標記的傳統供應。為了響應這一需求,出現了許多新的數據標簽服務,它們使用自動化來加快標簽過程。這些服務仍處于發展的早期階段,它們將如何隨著時間的推移而發展還有待觀察。

數據標記的新興未來趨勢:由于越來越多的企業需要準確且最新的精煉數據集來做出明智的決策,所以對數據標記服務的需求會不斷增長。在機器學習領域尤其如此,其中標記數據用于訓練算法。

數據標記領域正在出現一些關鍵趨勢,這些趨勢將對未來對這些服務的需求產生重大影響。

首先,存在更復雜的數據集的趨勢。隨著機器學習變得越來越復雜,需要標記的數據集變得越來越復雜。這就對能夠理解數據細微差別并應用適當標簽的專家標簽師產生了更大的需求。

其次,存在實時標記的趨勢。在許多情況下,現在有必要在收集數據時對其進行標記,以便算法能夠實時從中學習。這要求貼標機更加高效和準確,因為他們不能犯可能影響培訓過程結果的錯誤。

第三,存在自動標記的趨勢。在某些情況下,可以使用算法自動標記數據集。然而,這種方法并不總是可靠的,通常需要人工干預以確保準確性。因此,自動標簽在未來可能會補充而不是取代傳統的人工標簽。

關注的領先技術趨勢將影響人工智能:考慮到Gartner的一項研究工作,我們預測數據注釋行業在2023年將面臨重大增長機會,以及將塑造其當前前景的更新技術趨勢。

平衡信任、風險和安全的AI:模型的可靠性、可信度、安全性和隱私性必須通過管理團隊的高級功能來確保。因此,到2026年,用戶接受度和企業目標將提高50%。

建立數字免疫系統:有效的策略將降低風險,改善用戶和客戶體驗,并使您的業務更能抵御挫折。到2025年,對數字免疫系統的投資將使停機時間減少80%,從而提高消費者滿意度。

工業云計算平臺:借助行業云,組織將能夠解決其行業中最緊迫的問題和案例。到2027年,超過一半的現代組織將使用特定行業的云平臺。

平臺工程:近年來,開創性公司已經開始創建用戶和他們所依賴的支持服務之間的運營平臺。據估計,到2026年,80%的軟件工程公司將創建平臺來提供可重用的服務,組件和工具。

自適應人工智能:通過實施 AI,可以獲得跨多個組織環境構建、部署、調整和管理AI的能力。除了性能比競爭對手至少高出25%之外,人工智能工程方法還可以幫助他們開發自適應系統。

元宇宙:通過使用元宇宙體驗,公司正在尋找提高員工敬業度、合作和聯系的方法。到2027年,大多數大公司將使用 Web3、空間計算和數字孿生來增加收入。

無線技術的潛力:通過集成多種無線技術,可以創建更可靠、可擴展且價格更實惠的基礎,從而需要更少的資本投資。到未來三年結束時,50%的商業無線終端將使用通信以外的網絡服務。

這些最近的行業趨勢既有機遇,也有風險。在為AI計劃構建技術路線圖時,請務必考慮注釋良好的數據集對于實現項目目標的重要性。

加快數據標記行業發展的關鍵點

1.數據標記行業預計將在未來幾年呈指數級增長;

2.這種增長將受到對更準確和可靠的數據標記的需求的推動;

3.數據標記服務將變得更加復雜和高效;

4.隨著企業越來越依賴數據驅動的決策,對數據標記服務的需求將繼續增加。

原文標題:??The Impact of Data Labeling 2023: Current Trends & Future Demands??,作者:Roger Brown

責任編輯:姚黎
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