随着人工智能兴起和发展,数据标注也随之成为一个新兴的行业。在日常工作生活中,数据标注已被运用到很多场景之中,如自动驾驶领域、金融领域、智慧家居领域、安防领域、智慧医疗领域等。

以我们最常见的淘宝智能客服为例,当我们在购物时遇到问题,需要和智能客服进行沟通,根据我们的咨询内容让我们更细分的选择对应场景,最终定位到我们的实际问题场景中,根据具体的问题做出回答。在这一场景中,数据标注的具体工作就是对海量用户咨询的语言文字进行分类打标,把应对用户咨询的问题事先打标好,然后放入对应的模型中,建立机器人的应答知识库。机器人在收到用户发出的指令时,需要识别指令和哪个细分问题相似度高,然后选取哪个问题作为给用户的答案。其实,我们日常接触到的大部分智能产品,数据标注就是在实现智能过程中的核心。

数据标注行业不断发展的同时也在不断的发生变化,未来将呈现出新的趋势。

第一,人工智能产业的发展,带动了数据标注的蓬勃兴起。能被建模量化的数据只占现实世界中的一小部分。目前,数据标注业务需求主要集中在安全和智能驾驶领域。未来,随着AI新的需求将继续出现,新的需求将继续出现。

第二,高精度、高质量的数据标注将成为未来竞争的核心优势。随着算法模型的不断优化和应用场景需求的不断提高,机器所需的数据质量和精度也越来越高。市场的真正核心优势是未来能够提供高质量高精度的数据标注公司。

第三,细分领域的专业化程度更高。随着应用的不断实施和普及,教育等专业化程度较高的企业将有更多的生存机会。

最后,数据标注企业未来布局,将极大地影响产业发展。随着半监督学习和非监督学习逐渐成为算法的主流,企业的核心业务也将从数据提供端的数据标注转变为算法研发端的资源对接。企业自身的研发能力也决定了企业的最终转型和生存。

综上所述,在新环境、新技术下,数据标注行业未来的发展趋势及研究方向是:

1、研究如何根据特定行业的需要细化行业的标注任务;

2、开发人工标注+机器辅助标注提高机器标注的比例,从而降低人工标注的比例;

3、研究提高数据标注质量的技术和方法;

4、研究技术和措施,确保数据标注的安全性和隐私性。

在这样的大趋势之下,数据标注已经不仅仅是单纯依靠人工可以完成的工作,技术导向将对行业人才提出更高的要求。所以不管你是做兼职还是标注公司,可以往标注技术的应用上学习发展,因为目前阶段的数据处理方式是有限的,但更容易学习并做迁移应用的。

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