공간도 있고, 발전도 있습니다. 결국, 인간의 인식은 줄곧 기계 지능보다 조금 앞선다. 현재 AI 는 아직 데이터 표기자의 일을 감당할 수 없다. 기계 학습은 인간의' 급식' 에 의지하고, 기계를 채우는' 맛' 은 표기자가 요리를 해야 한다.

데이터 라벨 산업의 발전 전망은 여전히 어마하다. AI 의 초급 일자리는 앞으로 다른 AI 일자리로 옮겨갈 수 있다. 몇 가지 업무 기교를 더 총결하고, 일에 좀 더 많은 경험을 쌓다.

주석기는 데이터에 주석을 답니다. 인공지능 기업에게는 고품질의 데이터가 필수적이기 때문이다. 즉, 데이터의 진정한 가치는 데이터 자체가 아니라 데이터 뒤에 반영된 진실성과 과학성에 있습니다. 데이터 분석, 개발 및 활용, 새로운 가치 창출, 실제 적용 효과를 통해 데이터 가치를 실현할 수 있습니다. 데이터 마크업은 데이터 가치를 반영하는 프로세스입니다.

사회가 발전하면서 새로운 직업인터넷 작가, 동시, 개인재봉사, 직업기획, 인터넷 진행자 (아나운서), 바 모임 전문가, 여행체험사 (호텔 잠객, 맛집 시식가), 인터넷 스파링, 드론 조종사 등이 많이 등장했다.

최근 몇 년 동안 인공지능의 출현으로 데이터 표시원이라는 새로운 직업이 등장했다. 데이터 표시는 인공지능 산업의 기초이며 기계가 현실 세계를 인식하는 시작점이다.

간단히 말해서, 데이터 마크업은 데이터 마크업 도구의 도움을 받아 인공 지능으로부터 데이터 처리 동작을 배우는 것입니다. 데이터 치수에는 분류, 그림 상자, 태그 등 여러 가지가 있습니다. 어느 정도까지, 태그가 지정되지 않은 데이터는 쓸모없는 데이터이다. 기계는 단지 데이터로 물체의 일부 특징을 표시함으로써 물체가 무엇인지 알 수 있을 뿐이다.