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.

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.

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.

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.

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.

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!