2021 年の人工知能データ収集および注釈業界の 4 つの主要トレンド予測

人工知能データ収集およびラベリングのリーディングカンパニーであるYunce Dataは最近、「2021年の人工知能データ収集およびラベリング業界における4つの主要トレンド予測」を発表しました。 Yunce Dataは、今後、高精度のデータがAIトレーニング段階のホットスポットになると考えています。安定した主要需要者の特徴により、株式市場は着実に成長します。AIのロングテールシナリオのデータ需要がさらに拡大するにつれて、シナリオベースのデータは3〜5年以内により広い増分スペースを持ち、業界の発展を加速する新しいエンジンになります。同時に、「基礎技術+サービス能力」はますます重要になり、コア競争ポイントになります。AIには、統合データソリューションを提供できるサービスプロバイダーが必要です。

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1. 「データの正確性」は業界でのホットな話題となり、重要なブレークスルーとなる

アルゴリズムのトレーニング段階では、既存のアルゴリズムの精度やその他の機能を最適化するために、より高品質のデータが必要になります。

製品端末体験の観点から見ると、人工知能コンセプトの普及と巨大な市場展望を背景に、国内消費者のAIアプリケーションに対する期待は大幅に高まっていますが、AIアプリケーションは均質性などの深刻な問題を示しています。現在、人工知能アルゴリズムモデルは長年の改良を経て、基本的に成熟段階に達しています。成功する AI アプリケーションと他のアプリケーションとの差別化は、大量の正確なトレーニング データによってもたらされます。

人工知能アルゴリズムの正確な認識に対する人々の要求が高まるにつれて、より高精度なデータもトレーニング段階での主流の需要になるでしょう。

人工知能データ収集およびラベリング サービス プロバイダーにとって、データ ラベリングの精度を向上させることは、既存市場と新規市場の両方で着実に前進するためのビジネス目標です。低品質の AI データ サービス プロバイダーは、排除または変革に直面することになります。

2. 人工知能は垂直分野に導入され、シナリオベースのデータの需要が高まっている

アルゴリズムの実装段階では、研究開発とトレーニングを経て、人工知能のアプリケーションが理論から市場へと移行し、セグメント化されたシナリオにおけるデータの精度に対してより高い要件が提示されます。

セグメンテーション構造の観点から見ると、AI技術が成熟するにつれて、より多くのシナリオと業界がAI技術を組み込み、使用し始めています。AI業界のアプリケーションシナリオは徐々にロングテール化と断片化しており、新興の垂直分野で大量のデータ需要を生み出しています。AIアプリケーションの反復とユーザーエクスペリエンスの向上の観点から、AIアプリケーションは、特定の使用シナリオにさらに一致するデータで反復的に更新する必要があります。

これらのデータ収集要件は比較的複雑で、集中的で、困難であり、人工知能データ サービス プロバイダーのシナリオベースの収集機能に高い要求が課せられます。ロングテールシナリオにおける人工知能のデータ需要が拡大し続けるにつれて、シーンデータは将来的にさらに広い増分空間を持つようになり、関連する収集ツール、リソース、機能を備えたデータ収集および注釈サービスプロバイダーは大きな競争上の優位性を持つことになります。

3. データ収集および注釈サービスプロバイダーの「技術的能力」がより重要になり、データのプライバシーとセキュリティをさらに改善する必要がある

技術的な観点から見ると、AI トレーニング データの需要が多様化し複雑になるにつれて、顧客タイプの多様性、データ要件の多様性、同時進行するプロジェクトの多さなどの要因により、メーカーの能力と効率に対する要求が高まっています。

その中で、一部の産業分野はデータ機密性が高いため、強力な自主研究開発能力、高い技術レベル、需要者にプライベート展開サービスを提供する能力、または需要者のシステムと互換性のある独自のプラットフォームを作成してデータのプライバシーとセキュリティを確保する能力を備えた企業が、人工知能データサービスプロバイダーにとって差別化された競争の鍵となるでしょう。

4. 今後3年間で、人工知能には統合データソリューションを提供できるサービスプロバイダーが必要になる

「サービス能力」はデータサービスプロバイダーのソフトパワーであり、具体的には、需要者からのデータ要求に積極的に協力し、迅速に対応する能力として現れます。データ需要者に対する調査と研究を通じて、精緻化、品質、セキュリティ、効率などのビジネスレベルの中核的な懸念に加えて、業界に関するより深い知識、シナリオの理解、テクノロジーの理解、業界の先見性、さらには標準採用の最適化提案などのサービス機能を需要者に提供する能力も獲得しました。これは、今後、データ需要者が協力企業を選択する際の重要な参考指標となるでしょう。

人工知能はデータに対してより高い要求を課し、人工知能の産業化のプロセスにおいてデータが果たす重要な役割を示しています。シナリオベースの高精度データと専門的な技術サービスは、今後3〜5年間の人工知能のフルスピード開発にとって重要なブレークスルーとなり、人工知能の徹底的な開発を推進します。