人工智能时代下，数据标注不应该被陌生

导读：人工智能时代下，数据标注不应该被陌生 人工智能的兴起带火了一系列与其相关的产业，数据标注作为其基础产业之一，也在人工智能的加持之下短短几年内迎来了飞速的发展。然而对于不少人来说，数据标注仍具是一个盲区。那么什么是数据标注，他又是如何助力人工...

人工智能时代下，数据标注不应该被陌生

人工智能的兴起带火了一系列与其相关的产业，数据标注作为其基础产业之一，也在人工智能的加持之下短短几年内迎来了飞速的发展。然而对于不少人来说，数据标注仍具是一个“盲区”。那么什么是数据标注，他又是如何助力人工智能发展的呢？

要想了解数据标注，首先需要了解人工智能的学习方法。监督学习是目前应用最广泛的机器学习算法，该方法强依赖标注数据，它通过学习大量标注的训练样本来构建预测模型。深度学习也需要大量数据的“投喂”，以深度学习为代表的机器学习框架都需要在大型的监督数据集上进行训练，百分点首席算法科学家苏海波曾表示，深度学习只有在拥有充足标注数据的场景下才能发挥它的威力，但在很多实际的应用中却没有足够的标注数据。

《2019 年中国人工智能基础数据服务行业白皮书》分析指出，2010-2016 年为数据服务行业的“初生期”，早期数据标注需求激增，加之入行门槛低，涌入了大量玩家，鱼龙混杂。

自 2017 年以来，伴随着 AI 深入落地到各个应用场景中，数据标注行业了进入成长期，上层应用端的厂商对数据标注质的要求不断提高，如自动驾驶、运动图像、计算机视觉等领域的数据标注难度很高。

行业格局渐渐清晰，马太效应明显。据了解，国内从事数据标注业务团队约有几百家，其中独立做整个数据质量服务的约百余家，能够提供数据采标服务一体化的有几十家，能够提供高标准基础数据服务的仅有十几家。

这些意味这目前，数据标注行业仍旧处于一个快速发展的阶段，整体在朝着个性化、专业化的方向发展，从早期较简单的、通用的数据过渡到更复杂的个性化的、场景化的数据，对于很多细分领域，需要大量真实的模型进行标注去迭代模型。

行业的发展核心内驱力是人才。在数据标注行业飞速发展的背景之下，如何加强人才的培养和输出，为行业提供更多人才成为了目前亟待解决的问题。AI优评结合相关部门，对于数据标注人才的培养建立起了一整套科学专业的评价体系，并直接对接到用人单位，为行业输送人才，保障行业的发展。相信在努力之下，未来，数据标注将会以一个全新的面貌展现在所有人的面前。