教AI认知世界：云测数据正在做的那些事

贾宇航用人脸关键点标注来举例。几年前的人脸关键点标注任务要简单很多,那时标注员只需在人脸上标出几个点就行。而现在,人脸关键点标注可涉及多达 206 个点:每个眉毛上有 8+个点,嘴唇上有 20+个点,下颌轮廓上有 17+个点。在更多领域拥抱人工智能的趋势下,数据服务从业者也需具备相应的领域知识。

「一纵「趋势让 AI 数据服务逐渐从一个行业变成产业,成本已不是企业唯一考量因素,管理效率,数据安全,数据质量同样重要。

早期行业的数据精度要求较低,工作机械化,如今正处在人工智能产业化落地前夕,算法对数据准确度要求越来越高,行业的创造性被激发出来,需要越来越专业的公司从事,留给数据标注兼职业态的生存空间将越来越小,而行业也逐渐从劳动密集型转变成技艺密集型。

数据标注服务从业者是人工智能背后的「英雄」,从长期来看,AI 越来越智能,但对于偏感性的判断仍比较难,如 AI 对文字的演化和情绪的识别仍是弱势,未来 AI 要处理行业内更为复杂的问题,但人的感知力和判断力不能被替代。

虽然人力不可替代,但对数据标注员的专业要求将越来越高却是无疑。

随着「一纵」趋势的深入,很多数据标注工作要交由专业人士去做。标注员将从兼职向全职再向具备专业领域知识的全职员工进化,从业门槛的提高其实是行业变迁的缩影,数据标注服务正从以往的「数据作坊」向流水线作业再向具备创造力与专业性的行业转变。

依靠以往海量粗放的数据喂养已远远不能满足如今 AI 行业的发展,而愈来愈精细的数据正是导致行业变迁的最大变量。

因此,AI 企业需要数据服务商强大的采标能力,保证数据安全及高质量,而与此对应的各类场景搭建、条件变换、特殊人群都是「稀缺资源」,所谓「天下大事必作于细」,在 AI 行业下半场竞争中,云测数据作为定制化数据服务提供商,通过提供「稀缺资源」、「以小博大」,在帮助算法公司获得优势的同时,赢得自身的差异化竞争力。

（编辑：应用网_阳江站长网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!