Фирмы занимающиеся маркировкой, эволюционировали, чтобы предоставить больше возможностей для конкретных областей и расширили область своих предложений. По мере того, как машинное обучение начинает применяться к более конкретным областям, потребности в маркировке данных для конкретных областей будут только возрастать. Согласно отчету Cognilytica, спрос на услуги маркировки данных со стороны третьих лиц вырастет с 1,7 миллиарда долларов в 2019 году, до более 4,1 миллиардов долларов к 2024 году. Это значительный рынок, гораздо больший, чем может показаться большинству.
Все чаще машины также выполняют работу по маркировке данных. Поставщики маркировки данных применяют машинное обучение в своих собственных усилиях по маркировке для выполнения некоторых работ, проверок качества человеческого труда и оптимизации процесса маркировки. Эти фирмы используют логическое машинное обучение для определения типов данных, которые не соответствуют структуре столбца данных, потенциального качества данных или проблем с форматированием, и предоставляют пользователям рекомендации по их очистке. Таким образом, машинное обучение помогает процессу совершенствования машинного обучения. Довольно интересно, когда искусственный интеллект применяется к искусственному интеллекту.
В обозримом будущем необходимость маркировки данных для машинного обучения не будет уменьшаться. Во всяком случае, использование машинного обучения продолжает расширяться в новые области, которые требуют новых знаний, будут создаваться и изучаться системами. Это в свою очередь требует хорошо обозначенных данных для обучения в этих новых областях, что в итоге требует услуг скрытой армии людей, которые заставляют искусственный интеллект работать так же, как и сегодня.
Источник: https://leisurecentre.ru/iskusstvennyj-intellekt-prodolzhaet-ostro-nuzhdatsya-v-cheloveke-chast-3/
