人工智能在数据标注中的应用

近年来，随着深度学习技术的不断进步，AI在加速落地。在这个过程中，作为人工智能技术的底层支撑，以数据采集与标注为主的AI数据服务行业也在进行着日新月异的变化。技术更硬核、准确率更高的专业化AI训练数据提供商开始成为行业主流。

2020年，新冠疫情呼啸全球。人工智能利用其优势在对疫情的动态监控、防疫信息的及时公布，以及病毒研究的技术支持方面发挥了积极作用，以科学技术为武器的“科技抗疫”行动引发广泛关注。不仅如此，由于受到疫情的影响，线下商业面临的多重困境更让企业意识到人工智能在其业务中的重要作用。在近年六月发布的2020年AI现状年度报告《AI与机器学习的现状》中，近四分之三的调研企业组织表示AI对他们的业务而言至关重要，越来越多的企业开始将负责任的AI作为其实现业务成功的因素之一。

目前人工智能商业化在算力、算法和技术方面基本达到阶段性成熟，想要加速落地，解决行业具体痛点，需要大量经过标注处理的相关数据做算法支撑，可以说数据决定了AI的落地程度，是商业化过程中重要的一环。随着技术的不断发展，传统企业一定会走向AI的道路，在这条道路上，他们对于数据的需求相较于以往提出了更高的要求。

当一个新技术开始从实验室走向商用，所需要的数据将呈现几何模式增长。而对于算法模型来说，当到了平台期的时候，如果想进一步提升误差率、准确率，就需要“喂养”更多的数据。

从某种程度来说，数据标注质量的好坏直接决定了人工智能的发展水平高低。而决定数据标注质量水平的，无疑是数据标注师们。对于数据标注这样一个新行业来说，如何建立人才培养体系与人才准入标准，成为了行业共同思考的问题。AI优评在人才培养方面走到了前列。通过与权威机构的合作，AI优评建立起一整套科学的人才评价体系，并为考评合格的人才颁发国家职业资格培训鉴定实验基地统一核发的《人工智能技术服务-数据标注与审核》高新技术能力证书。除此之外，AI优评还直接对接到了企业端，为企业直接输送考评合格的人才，以此为行业的发展做出自己的努力和贡献。
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