尽管现在的人工智能被大肆宣传，但它本身并没有那么智能，举个简单的例子，如果想要让监控系统识别出车、人及其他物体，就需要通过人工智能算法+标注数据，加以训练才能够实现。通常想要得到通常想要得到人工智能识别一个物体的能力达到99%，需要数万的标注数据，才可能训练出来。所以，随着人工智能应用的大量需求，标注数据的需求量也在成倍的增长。
随着我们学会以前所未有的水平收集和处理数据，数据标注的作用却经常被排除在外，是时候要正确理解这个已经蓬勃发展的行业了，我们一起来了解一下2022年数据扮演了怎样的一个角色
2022 年，数据标注向前迈出了一大步，并更加融入现代数字领域，这背后最重要的因素是数字图像处理和移动计算平台的兴起。
在这些领域进行数据标注的目的是什么，它在哪里发挥作用？
数字商务：改善客户体验
银行、金融和保险：文件验证、实时客户交互
研究：解析累积和非结构化数据集的分数
社交媒体：内容监控和管理、不当内容识别
农业部门：作物监测、土壤评估等
另一个点是数字内容板块所有的业务平台上的增长，需要处理大量的用户数据，包括图像、视频、文本等，这里都需要数据标注的帮助、此外零售、汽车行业和医疗保健行业中图像标注工具的激增，也推动者数据标注市场的不断增长。
最重要的是物联网、机器学习、深度学习、机器人技术、预测分析、欺诈检测系统和推荐系统的创新，均需要高效的数据才能使人工智能项目变得可行和有效。现在是时候谈谈这个行业的最新趋势了！
到 2030 年，数据标记的急剧增长和不断增长的需求主要是由于ML 工具和算法在商业应用和研究中的增长。此外，将数据标注用于国家安全和监视目的很快就会变得势在必行
人工数据标注仍然是该领域最流行的方法，占市场总收入的 76% 以上。然而，自动选项也紧随其后：预计到 2030 年，自动标注将以 18% 的复合年增长率增长。此外，由于研究、物联网和 ML 产品的发展，对自动标注工具的需求显着增长。自动标签绝对是人工智能的下一件大事
由于IT 领域的发展（即大数据的发展和大型数据集数量的增加），数据标注工具的使用不断迅速扩大。从 2021年到 2028 年，全球数据标注工具市场预计将以 27.1% 的复合年增长率增长。2022 年，图像标注工具在汽车行业、零售和医疗保健行业将呈指数级增长
图像和视频标注今年继续上升。图像和视频在 2020 年至 2030 年间的复合年增长率接近 17%，是增长最快的数据类型。这两种类型的标注都应用于多个行业（例如，制造、能源和公用事业以及汽车），以跟随估计达到 486 亿美元的计算机视觉(CV) 市场的大幅增长。图像标注的主要应用在医疗保健领域，特别是在医学成像领域
虽然今年音频标签（用于高级语音识别应用）的发展适中，但由于电子商务的发展和医学研究的创新，文本标注的增长已经开始。文本标注将在 2022 年主导全球标签市场，以微调AI识别文本、语音和标注数据语义连接模式的能力。此外，文本挖掘应用程序的开发很大程度上依赖于预标注文本
监督学习将继续成为 2022 年最受欢迎的 ML 类型，另一方面，无监督学习将达到同样的受欢迎程度，为聚类打开大门（无监督 ML 方法）。鉴于数据量巨大，聚类算法对于减少手动输入和提供更快的结果是必不可少的
使用未标记数据集学习的 ML 技术。这些方法不需要标记数据，因为它们的模型执行编码和嵌入，例如，谷歌将对比学习应用到了维基百科平台
人工智能研究的一个新领域依赖于传统方法和现代深度学习技术。这减少了对数据标记的需求，并增加了对统计和知识框架的依赖
一如既往，数据标注将随着CV和医学成像技术的进步不断革新医疗保健，数据标签工具将通过增强人工智能驱动的医疗应用和减少人工输入继续引领该行业。它还将增强整个行业的医学研究能力
数据标注将成为衡量社交媒体上的情绪传染以及管理数据扩散和微通信的可行策略，视觉聆听和分析还需要用于社交媒体监控的智能且安全的数据标记策略
训练 ML 模型的新方法，以及同时构建和标注训练数据集，以确保使用最少的标签获得最准确的结果。主动学习需要一种智能数据标注方法，该方法将结合标记数据和未标记数据
一个趋势主题，将有助于开发用于自动优化神经网络架构的高级数据标记工具。自动化标注过程将显着降低构建 ML 模型时出现人为错误的风险
无论是人工智能还是人类主导的数据标注，最终结果最重要——数据质量、安全性和可扩展性。标签行业向自动化的动态转型将以以前无法想象的方式重新定义数字环境和业务。由专家数据标注推动的认知自动化是企业未来的发展方向。这使得数据标注成为 2022 年全球人工智能经济背景下的热门话题。
数据标注是任何 AI 项目的重要组成部分
机器学习的数据标注已经迅速发展成为一个全新的行业，这也使得专注于数据标签服务的公司，如给数据贴标签，成为当前人工智能热潮之后最热门的项目和企业的主要目标。可以说，专家数据标注的高度专业化和细致的过程是人工智能未来的关键。
如果您想要从事数据标注行业，想要提升数据标注技能，则需要专业的数据服务团队。时间是一种宝贵的商品，因此您最好不要浪费它并联系数据标注微课！
