提示×
系统公告
panel标题
提示主题内容
关闭验证

人机验证

拖动滑块使图片为正

图片加载中...
刷新验证刷新
客服电话:400-072-5588
|
小程序|公众号|服务号
微信扫一扫 进入头豹小程序头豹小程序

投射阅读

重新获取

微信扫码 关注头豹公众号头豹公众号
微信扫码 关注头豹服务号头豹服务号
文字纠错
欢迎来到
头豹LeadLeo
注册后,开启专业之旅
    6000+独家行研报告
    1,000,000+行研中间件
    涵盖3000+细分赛道
    500,000+自有专家库
    数、图、表一键搜索,
    在线阅读,下载报告
免费扫码注册登录
全站报告畅读
(独家版除外)
服务号二维码
二维码已失效,点击 重新获取
微信扫码 关注公众号立即注册登录
补全个人信息×
完善个人信息即可免费获赠50头豹点
(可用于兑换全站报告、数图表等)
  • 上传名片补全
  • 手动补全

相册选择

图片上传大小不能超过5MB

性别:
行业:
接受通过邮件、短信等形式向我推送优质订阅信息内容
引用授权说明:

本报告或文章可用于微博、微信公众号、新闻网站等一般性转载,或用于企业的公开市场宣传,或用于企业投融资咨询、上市咨询等用途。这些引用可能是免费的,也可能产生额外的授权费用,头豹将根据您的引用需求向报告或文章发布者取得相应授权,并派专人与您进一步联系。

请务必如实填写引用需求并按授权范围使用本报告或文章,如头豹发现您最终的引用目的超出所引用需求相应的授权范围,头豹有权要求您停止引用并就头豹因此遭受的损失追究您相应的法律责任。

分享邮箱:

数据标注如何实现智能化?

收藏

数据标注如何实现智能化?

985
行业研报人工智能行业系列(一):智能数据标注技术三大实现路径
行业研报人工智能行业系列(一):智能数据标注技术三大实现路径

头豹研究院

发布时间

2021-7-12 00:00

提示
您是否想更快速、便捷地将数据图表直接导入到文档中?使用头豹助手office插件,一键导入,灵活办公,高效开启!
不再提示

全文字数:1507字,精读时间:3分钟

本文援引于报告《行业研报人工智能行业系列(一):智能数据标注技术三大实现路径》,首发于头豹科技创新网(www.leadleo.com)。

 

头豹科技创新网内容覆盖全行业、深入垂直领域,行业报告每日更新;政策图录、数据工具助您轻松了解市场动态;智能关键词轻松搜索,直奔行业热点内容。

 

诚挚欢迎各界精英交流合作,头豹承接行业研究、市场调研、产业规划、企业研究、商业计划、战略规划等业务,您可发送邮件或来电咨询。

 

客服邮箱:CS@leadleo.com 咨询热线:400-072-5588

 

人工智能数据集服务行业目前较为成熟的商业模式有哪些?

数据标注行业较为成熟的商业模式可分为定制化服务及标准化服务。定制化服务根据客户需求可分为全定制化服务及标注定制化服务。全定制化服务指客户仅针对AI项目开发需求提出数据集需求,由数据厂商完成从数据集构建、数据采集到数据处理、质检等多个流程。标注定制化服务指厂商对客户提供的未标注数据集进行标注。标准化服务包括数据集服务与智能标注服务。数据集服务指厂商根据市场需求,自主生产具备较高通用性的数据集,并统一定价出售。智能标注服务搭载于AI开发平台,为AI开发者提供基于平台云计算能力的智能标注服务。

 

从市场需求层面来看,相对于定制化服务,标准化服务的市场需求较小。造成该需求差异的主要原因来自于AI开发的重心逐渐由数据通用性较高的互联网等领域逐渐倚向数据通用性较低的新兴领域或专业领域。从短期来看,定制化服务的市场需求占比将保持持续增长的趋势。

 

 

目前用实现智能数据标注的主要技术路径有哪些?

智能数据标注指利用成熟的AI算法模型对数据进行自动化标注,从而降低人工标注在数据标注服务中的占比。智能数据标注实现路径的差异主要来自于对选用模型的区别及人工标注参与的占比:

 

首次标注:智能标注服务用户对部分未标注数据进行标注,以其作为智能标注工作的指引。在需求方完成部分标注工作后,智能标注服务可采用进一步人工标注,增加智能标注样本参考量以提高AI算法模型标注准确率;或是直接采用监督模型或半监督模型对剩余未标注数据进行标注。AI算法模型在完成第一次标注的过程中会对难以标注的数据样本进行筛选;

 

二次标注:难例数据样本交由用户或标注团队完成剩余标注工作,或进行人工优化再交由AI算法模型进行二次智能标注。该过程将循环数次,直到数据的标注满足用户需求。

 


 

 

深度见解:无监督学习尚未成熟,数据集服务市场需求持续增长

人工智能技术的发展目前仍处于监督学习阶段,以深度学习为基础的人工智能项目的开发与落地对标注数据依赖程度较高。半监督学习与无监督学习可从未标注数据中发展内涵的信息及逻辑,实现计算机对未标注数据的自学习。理论上,半监督学习与无监督学习技术可切实降低对标识数据的依赖,从而降低对数据标识服务的市场需求。然而,现阶段半监督学习仍处于初步应用阶段,无监督学习仍处于理论阶段。从短期来看,人工智能技术的实现仍将以监督学习技术为主。随着人工智能技术应用的进一步深化,包括数据标注服务在内的数据集服务市场需求仍将保持高速增长,数据集服务行业将迈入高速发展阶段。

相关推荐

数据标注如何实现智能化?,人工智能,数据标注,数据采集,监督学习,人机交互,行业报告
全文字数:1507字,精读时间:3分钟本文援引于报告《行业研报人工智能行业系列(一):智能数据标注技术三大实现路径》,首发于头豹科技创新网(www.leadleo.com)。头豹科技创新网内容覆盖全行业、深入垂直领域,行业报告每日更新;政策图录、数据工具助您轻松了解市场动态;智能关键词轻松搜索,直奔行业热点内容。诚挚欢迎各界精英交流合作,头豹承接行业研究、市场调研、产业规划、企业研究、商业计划、
提示信息

头豹的程序员小GG强烈建议您使用谷歌浏览器(chrome)以获得最佳用户体验。