最近在北京、上海等中国一线城市,出现了一类新青年群体:数据标注员。
他们在数据工厂工作,每天的工作内容就是从计算机里的生活照、风景照和街拍照中框出汽车、动物、乐器等物品,交给机器学习识别。
可别小看这样的工作!这可是与最前沿的人工智能技术息息相关。
(图片源自网络)
这是因为人工智能离不开背后的数据和机器学习,这个系统学习的东西不是别的,正是标签化的数据。
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所以,数据标注员对人工智能的作用大大超过你的想象,每个标注员都需要保证超高的正确率。因为数据一旦出现错误,会导致后续一系列机器学习算法无法正确进行。
比如在自动驾驶汽车身上,若要保证自动驾驶汽车抵御安全风险,首先要收集和存储正确的数据,而后使用能存储和分析日志的平台来监控车辆内部网络,随后,车辆将能自行检测到恶意活动,并抵御攻击。
如果数据标注错误,可能导致汽车将前方车辆的蓝色车身识别为蓝天,在行驶中出事故。
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数据是机器感知现实世界的原点。机器学习要有大量的数据积累,适合大规模应用,极大地提升处理任务的效率,降低成本,为人们的生产生活带去智能化、数字化、科技化的服务。
你看,医疗、教育、交通、农业等产业效能正在不断提高:
通过对上万个病例数据库的医学影像分析,用这些数据提供放射学和病理学方面的训练,可以帮助医生做出更为精准高效的诊断;当人们出行时,道路上成千上万的摄像头和传感器可以实时分析交通流量,智能控制交通信号灯、减少拥堵。
(图片源自现代农业官网)
在现代农场中,计算机会通过对作物的视觉特征、化学特征、气候变量、热图像等信息进行处理,学习更好地保护作物。农业机器人通过机器学习,可识别作物类型,精准去除杂草。
(图片源自现代农业官网)
计算机也可通过比较数百万张农作物照片,学习从作物的早期表现迹象中,分辨出健康作物,并且检测作物胁迫、病害发生和虫害感染情况。
在作物育种中,计算机通过训练可以比人眼更快识别作物性状表达。
机器学习、人工智能、物联网等科技正给我们的生活带来巨大变革。
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