Kesan Pelabelan Data pada 2023: Trend Semasa dan Keperluan Masa Depan
Pelabelan data telah lama menjadi komponen utama dalam banyak pembelajaran mesin dan inisiatif kecerdasan buatan. Keperluan untuk pelabelan data yang tepat dan boleh dipercayai telah meningkat secara mendadak dalam beberapa tahun kebelakangan ini, kerana proses itu menjadi semakin penting untuk kejayaan banyak projek. Tetapi apakah sebenarnya penandaan data? Bagaimanakah pelabelan data akan memberi kesan kepada perniagaan pada tahun 2023? Apakah trend yang harus kita ketahui sekarang yang akan membentuk masa depan pelabelan data? Dalam artikel ini, kami meneroka soalan ini untuk memahami dengan lebih baik ke mana hala tuju teknologi ini pada tahun-tahun akan datang.
Permintaan untuk alat pelabelan data dalam pasaran didorong terutamanya oleh tiga faktor berikut:
1 alat dan Penggunaan sumber pengkomputeran berasaskan awan semakin meningkat; automatik Apabila pelaburan dalam memacu teknologi meningkat, begitu juga dengan keperluan untuk data beranotasi dengan baik untuk menambah baik model ML pandu sendiri.
Apabila landskap digital memasuki abad ke-21, pelabelan data menjanjikan untuk mengambil langkah besar ke hadapan dan menjadi lebih bersepadu. Faktor utama di sebalik perubahan ini ialah peningkatan pemprosesan imej digital dan pengkomputeran mudah alih.
Dalam medan manakah penandaan data digunakan dan mengapa ia diperlukan?1. Meningkatkan pengalaman pelanggan melalui perdagangan digital 2 oleh tujuan Penyelidikan Menghuraikan sejumlah besar set data yang tidak berstruktur dan terkumpul; aspek pertanian bahagian jabatan.
Arah aliran pelabelan data dipengaruhi oleh banyak faktor, perkara di atas hanyalah sebahagian daripadanya.Selain itu, semua platform perniagaan mengalami pertumbuhan yang memberangsangkan dalam kandungan digital. Oleh itu, data tentang pengguna massa harus diproses melalui pelbagai saluran digital. Dengan menganotasi data, perniagaan boleh memanfaatkan faedah kandungan dalam talian, menambah nilai dan menarik pelanggan baharu.
Kebanyakan syarikat sedang melaksanakan seni bina berpusatkan data. Pemikiran tertumpu data dan seni bina tertumpu data adalah penting untuk menggunakan dan mengekalkan seni bina perusahaan yang berkesan. Oleh itu, pekerja pelabelan data mestilah bijak dan mesti boleh meneroka pilihan automasi.
Selain penambahbaikan dalam IoT, pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam, robotik, analitik ramalan, sistem pengesanan penipuan dan sistem pengesyoran, projek AI memerlukan data yang cekap. Ini mungkin faktor paling penting yang memaksa kejayaan dalam pelabelan data.
Status semasa pasaran pelabelan data AI: Pasaran pelabelan data kini dalam tempoh transformasi. Ini disebabkan oleh peningkatan permintaan untuk data berlabel, yang telah melebihi bekalan tradisional pelabelan manual intensif buruh. Sebagai tindak balas, banyak perkhidmatan pelabelan data baharu telah muncul yang menggunakan automasi untuk mempercepatkan proses pelabelan.
Ringkasan status semasa pasaran anotasi data AI:Menurut penyelidikan, pasaran anotasi data global dijangka bernilai AS$822 juta menjelang 2028. Tambahan pula, pasaran perkhidmatan anotasi data global dijangka berkembang pada CAGR sebanyak 26.6% menjelang 2030 dan dijangka menambah AS$500 juta.
Permintaan yang semakin meningkat untuk data berlabel telah mengatasi bekalan tradisional pelabelan manual intensif buruh. Sebagai tindak balas kepada permintaan ini, banyak perkhidmatan pelabelan data baharu telah muncul yang menggunakan automasi untuk mempercepatkan proses pelabelan. Perkhidmatan ini masih dalam peringkat awal pembangunan, dan masih perlu dilihat bagaimana ia akan berkembang dari semasa ke semasa.
Aliran Masa Depan yang Muncul dalam Pelabelan Data:Memandangkan semakin banyak perniagaan memerlukan set data yang tepat dan terkini untuk membuat keputusan termaklum, akan terdapat permintaan berterusan untuk perkhidmatan pelabelan data meningkat . Ini benar terutamanya dalam bidang pembelajaran mesin, di mana data berlabel digunakan untuk melatih algoritma. Beberapa arah aliran utama muncul dalam ruang pelabelan data yang akan memberi kesan ketara pada permintaan masa hadapan untuk perkhidmatan ini.
Pertama, terdapat aliran ke arah set data yang lebih kompleks. Apabila pembelajaran mesin menjadi lebih canggih, set data yang perlu dilabelkan menjadi lebih kompleks. Ini mewujudkan keperluan yang lebih besar untuk pelabel pakar yang boleh memahami nuansa data dan menggunakan label yang sesuai.
Kedua, terdapat trend pengetegan masa nyata. Dalam banyak kes, kini perlu untuk melabelkan data semasa ia dikumpul supaya algoritma boleh belajar daripadanya dalam masa nyata. Ini memerlukan pelabel menjadi lebih cekap dan tepat kerana mereka tidak boleh membuat kesilapan yang boleh menjejaskan hasil proses latihan.
Ketiga, terdapat trend pengetegan automatik. Dalam sesetengah kes, algoritma boleh digunakan untuk melabel set data secara automatik. Walau bagaimanapun, kaedah ini tidak selalu boleh dipercayai dan sering memerlukan campur tangan manusia untuk memastikan ketepatan. Oleh itu, pelabelan automatik mungkin melengkapi dan bukannya menggantikan pelabelan manusia tradisional pada masa hadapan.
Arah aliran teknologi terkemuka untuk ditonton yang akan memberi kesan kepada kecerdasan buatan: Memandangkan usaha penyelidikan oleh Gartner, kami meramalkan industri anotasi data akan menghadapi peluang pertumbuhan yang ketara pada tahun 2023, serta kemas kini yang akan membentuk semasanya pandangan Trend teknologi. AI yang mengimbangi kepercayaan, risiko dan keselamatan: Kebolehpercayaan, kebolehpercayaan, keselamatan dan privasi model mesti dipastikan melalui keupayaan lanjutan pasukan pengurusan. Akibatnya, penerimaan pengguna dan matlamat perusahaan akan meningkat sebanyak 50% menjelang 2026. Membina Sistem Imun Digital: Strategi yang berkesan akan mengurangkan risiko, meningkatkan pengalaman pengguna dan pelanggan serta menjadikan perniagaan anda lebih berdaya tahan terhadap halangan. Pelaburan dalam sistem imun digital akan mengurangkan masa henti sebanyak 80% menjelang 2025, meningkatkan kepuasan pengguna. Platform Pengkomputeran Awan Industri: Dengan Awan Industri, organisasi akan dapat menyelesaikan masalah dan kes yang paling mendesak dalam industri mereka. Menjelang 2027, lebih separuh daripada organisasi moden akan menggunakan platform awan khusus industri. Kejuruteraan Platform: Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, syarikat perintis telah mula mencipta platform operasi antara pengguna dan perkhidmatan sokongan yang mereka harapkan. Dianggarkan menjelang 2026, 80% syarikat kejuruteraan perisian akan mencipta platform untuk menyediakan perkhidmatan, komponen dan alatan yang boleh diguna semula. Kecerdasan Buatan Adaptif: Dengan melaksanakan AI, anda memperoleh keupayaan untuk membina, menggunakan, menyesuaikan dan mengurus AI merentas berbilang persekitaran organisasi. Selain mengatasi prestasi pesaing sekurang-kurangnya 25%, kaedah kejuruteraan AI boleh membantu mereka membangunkan sistem penyesuaian. Metaverse: Dengan menggunakan pengalaman Metaverse, syarikat sedang mencari cara untuk meningkatkan penglibatan, kerjasama dan sambungan pekerja. Menjelang 2027, kebanyakan syarikat besar akan menggunakan Web3, pengkomputeran spatial dan kembar digital untuk meningkatkan hasil. Potensi Teknologi Wayarles: Dengan menyepadukan berbilang teknologi wayarles, asas yang lebih dipercayai, berskala dan mampu milik boleh diwujudkan yang memerlukan pelaburan modal yang lebih sedikit. Menjelang akhir tiga tahun akan datang, 50% daripada terminal wayarles komersial akan menggunakan perkhidmatan rangkaian selain daripada komunikasi. Arah aliran industri terkini ini memberikan peluang dan risiko. Apabila membina peta jalan teknologi untuk inisiatif AI anda, pastikan anda mempertimbangkan kepentingan set data beranotasi dengan baik untuk mencapai matlamat projek. Perkara penting untuk mempercepatkan pembangunan industri pelabelan data 1 Industri pelabelan data dijangka berkembang pesat dalam beberapa tahun akan datang 🎜>2. Pertumbuhan ini akan didorong oleh keperluan untuk pelabelan data yang lebih tepat dan boleh dipercayai 3 Semakin besar pergantungan pada keputusan dipacu data, permintaan untuk perkhidmatan pelabelan data akan terus meningkat. Tajuk asal: , pengarang: Roger Brown
Atas ialah kandungan terperinci Kesan Pelabelan Data pada 2023: Trend Semasa dan Keperluan Masa Depan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

Minggu lalu, di tengah gelombang peletakan jawatan dalaman dan kritikan luar, OpenAI dibelenggu oleh masalah dalaman dan luaran: - Pelanggaran kakak balu itu mencetuskan perbincangan hangat global - Pekerja menandatangani "fasal tuan" didedahkan satu demi satu - Netizen menyenaraikan " Ultraman " tujuh dosa maut" ” Pembasmi khabar angin: Menurut maklumat dan dokumen bocor yang diperolehi oleh Vox, kepimpinan kanan OpenAI, termasuk Altman, sangat mengetahui peruntukan pemulihan ekuiti ini dan menandatanganinya. Di samping itu, terdapat isu serius dan mendesak yang dihadapi oleh OpenAI - keselamatan AI. Pemergian lima pekerja berkaitan keselamatan baru-baru ini, termasuk dua pekerjanya yang paling terkemuka, dan pembubaran pasukan "Penjajaran Super" sekali lagi meletakkan isu keselamatan OpenAI dalam perhatian. Majalah Fortune melaporkan bahawa OpenA
