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AI建模没有门槛,数据才是门槛

2月10日 菩提门投稿
  80的数据20的模型更好的AI
  这是人工智能领域知名学者吴恩达在他45岁生日当天提出的人工智能领域的二八定律,他说让我们的工作从以模型为中心转向以数据为中心,将对很多人工智能大有裨益
  PART
  AI基础数据服务产业
  时下主流AI算法要以数据驱动仍是一个不争的事实,在人工智能产业中,数据收集、数据处理仍是关键的前置环节,而支撑这些前置环节的是一个庞大的数据服务产业
  根据智研发布的《20222025年数据标注与审核行业市场专项分析研究及投资前景预测报告》显示:近几年,数据标注与审核行业加速发展,2022年市场规模已达到5255亿元,其中,有三分之一是AI内部的标注部门消化,另外三分之一被商务流程外包瓜分,剩下的34左右业务量流向专门做数据采标AI数据服务企业
  作为人工智能发展道路上的基石,数据标注产业备受关注,至少在未来的5年内,数据标注行业的增长空间还很大,数据标注行业的相关市场才刚打开,数据与人才需求将紧随人工智能的大规模落地引来一波爆发式增长
  PART
  对新进入者威胁较大的标注行业
  数据标注作为一个随着人工智能发展起来的新生行业,在无限可能的同时也充满了诸多的不确定性,尤其对于新进入行业的团队来讲
  近年来无论是从政策还是行业发展不难看出,作为人工智能产业链中必不可少的一环,发展AI数据标注服务成为各地方推进AI建设的重要方向之一,贵州、山西、重庆等地相继出台指导意见,引入科技公司,共建数据基地、数据交易中心,打造具有地方特色的人工智能产业园
  目前,众多数据标注公司自建标注基地或团队,如百度的百度山西的AI数据标注基地、百度大数据百鸟河基地,数据堂的数据堂保定数据加工基地、数据堂合肥数据基地、数据堂北京TTS录音中心等,多分布在山西、河南等地,可以看出由于处于人工智能的风口上,数据标注行业受到政府、社会资本的广泛关注,行业潜在进入者的威胁比较大。据统计截止2021年数据标注行业相关企业数达到795家,这还不算其他小型工作室及零工团队(资料来源:观研天下数据中心整理)
  PART
  AI数据标注行业的降本、增效、精准化
  众所周知,数据是AI公司的必需。AI建模没有门槛,数据才是门槛,AI公司通过大量的数据训练来提高AI产品的准确率,无论这部分数据由自建的AI团队负责,还是外包给其他服务企业,其中无论如何都少不了大量的人力成本,既平台建设的人力投入,也有数据采集、数据标注上的人力投入
  数据标注行业的特殊性决定了其对于相关从业者的依赖性,但由于AI标注员的能力素质参差不齐,及标注工具功能的不完善,数据服务供应商在标注效率以及数据质量上,均有所欠缺,因此标注行业想要完成降本、增效以及数据的精准化,就一定要从人员的本质上入手
  例如清沐淋的AI训练师认证中心项目,就是以数据标注的发展需求为依据,从人员的专业化角度出发,利用理论实操的考核方式为AI标注行业培养专业化的持证人才,确保在AI标注产业以最小的成本获得高质量数据的同时,所有无论是全职还是零工人员都能够满足标注市场的需求,获得一份得以生存和赚钱的技能,在标注市场的竞争中脱颖而出
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