AI产业加速时代 我们为什么要关注数据标注平台
发布时间：2022-12-19 10:30:51 所属栏目：动态 来源：网络
导读： 人工智能会取代你的工作吗？
站在2022年的当下，大部分人给出的回答是——不会。事实上，AI产业的蓬勃发展，正在创造更多工作岗位。
AI产业的工作机会不
站在2022年的当下，大部分人给出的回答是——不会。事实上，AI产业的蓬勃发展，正在创造更多工作岗位。
AI产业的工作机会不
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人工智能会取代你的工作吗？ 站在2022年的当下，大部分人给出的回答是——不会。事实上，AI产业的蓬勃发展，正在创造更多工作岗位。 AI产业的工作机会不仅仅局限于工程师岗位。如今，从城市到乡村，从学生到上班族，越来越多人开始将AI数据标注员作为一项兼职工作，为AI模型添砖加瓦。 数据，是AI生产的基座。一个AI模型从诞生到完善，直至应用于产品，实现商业化落地，需要大量数据的喂养。而在这一过程中，数据标注给AI模型提供了学习数据的重要基础，是AI从“人工”到“智能”的第一步。 在AI产业链条中，数据标注平台基本可划分为四类： 其一，是大型企业开发的数据标注平台，大多服务于企业内部的AI项目，不会对外开放。 其二，是SaaS类的数据标注解决方案，企业及个人开发者可付费使用。这类服务的优势是无需部署，可以直接使用；而劣势则是不支持本地化部署，可能存在数据合规风险，且大多不支持定制及二次开发。 其三，是直接将数据标注服务交给外包服务商，通过服务商的团队完成数据标注工作。其优势在于省心省力，而劣势也十分明显：数据安全、交付速度、标注质量均不可控。特别是一些具有一定专业性的标注工作，如医学影像类标注，更是考验数据标注服务商的专业能力。 最后，是开源的数据标注平台。与前几者相比，开源方案的使用门槛更低，且支持二次开发，并支持本地化部署。但与此同时，市面上的开源数据标注平台数量有限，且许多产品在标注员使用、项目管理方面均存在流程复杂、效率低的问题。因此，开源解决方案始终未能成为行业主流。 综上所述，在数据标注的工具选择上，AI开发者度的需求其实十分清晰：低成本使用，最好是开源项目，或支持免费授权；支持定制或二次开发；可以本地化部署，满足数据可控需求；标注、项目管理流程简便；最后，最好可以与MLOps平台紧密结合，更快、更好地开发、测试及部署模型。 为了满足以上需求，开源AI模型生产平台项目YMIR在日前上线了数据标注平台——LabelFree，希望通过免费、可定制、支持本地部署的解决方案，提升数据标注平台的易用性。 YMIR的定位是“一站式AI模型生产和部署平台”，其简化了AI模型的训练流程，支持以无代码开发的模式，实现数据管理、数据挖掘、模型训练、模型验证等功能。而LabelFree支持与YMIR平台无缝衔接，用户可以在YMIR平台选择数据集后直接跳转至LabelFree进行标注，图片的标注信息会同步至YMIR，标注完成后的数据集可以直接用来在YMIR平台进行模型训练。在后续模型迭代的过程中，用户也可以在YMIR和LabelFree之间快速切换，通过挖掘、标注和重训练的多次循环，获得满意的模型。 （编辑：成都站长网） 【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! |
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