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赢咖4娱乐《人工智能与机器学习现状年度报告》显示各企业 AI 预算金额较去年大幅增长 55%
作者:管理员    发布于:2021-08-29 11:36    文字:【】【】【

  (旧金山 2021 年 8 月 24 日,美通社消息)近日,世界领先的高质量训练数据提供商澳鹏 Appen Limited 发布了第七份《人工智能与机器学习现状年度报告》。报告显示,各企业 AI 预算金额较去年大幅增长 55%;同时,企业更加关注 AI 项目的实际实施,AI 项目的负责人正在从企业决策者转变为技术骨干。 人工智能 不仅仅只是一个概念,如今已经成为许多企业寻求新机遇的突破口,亦或日常运营中不可或缺的角色。

  七年前,当我们第一次开始调研 AI 与机器学习现状时,全球企业都迫不及待想要启动 AI 项目,但并未取得实质性进展。如今,AI 已被视为企业生存的核心,而相关调研结果也证实了这一点:企业增加了 AI 预算和负责该领域的技术人员,同时对外部训练数据提供商也更加依赖。

  研究机构 OREILLY 最近发布的一份调查报告显示,人工智能应用的两大瓶颈:一是缺乏技术熟练的员工;二是缺乏数据资源(或数据存在质量问题)。事实上,大多数 AI 项目迟迟未能投入到 实战 阶段,也反映出在 AI 研究过程中,数据科学家在获取高质量数据时所面临的挑战和成本。此时,寻求外部专业机构的支持就显得尤为重要。

  越来越多的 AI 企业已经开始缩小其 AI 模型所针对的业务范围,并将目标具体化。

  是优化代码,还是提升训练数据质量?这是过去几年间 AI 行业最为关注的前沿问题之一。以模型为中心的 AI 是指利用现有数据来构建模型,以弥补任何无关因素和不准确性,而以数据为中心的 AI 则重点关注数据体量和质量。目前可以看到 AI 行业从以模型为中心向以数据为中心转变的趋势。

  随着市场对于训练数据需求的日益增加,为规范化管理数据训练的工作流程制定管理框架,就变得尤为重要。有效的数据管理框架应包含以下关键点:

  自动化机器学习技术的应用日益增加,AI 企业也已开始利用人工智能来辅助进行数据标注,以节省时间和降低成本。以下是数据标注自动化的 3 种主要类型:

  预标注:先由 AI 模型对标注进行合理猜测,然后再由人工标注员进行检查和更正;

  快速标注:利用 AI 功能来节省标注员的标注时间,如澳鹏 Appen 人工智能辅助数据标注平台的自动补全、一键贴合等功能;

  智能验证器:AI 对标注员的数据输出进行验证,如标注不在阈值范围内,则会作出提醒。

  高质量的数据是每一个 AI 项目成功实施的基础,再多的算法调整也无法抵消不良数据带来的后果。企业已经意识到,为了更快地取得更好的成果,寻求第三方高质量数据是必要的。

  2020 年,由于新冠疫情的影响,不同规模的企业都在加速推进 AI 战略,并且表示将在 2021 年继续保持这种势头。其中,和外部数据提供商合作的企业更容易快速发展其 AI 项目,成功率约为其他企业的两倍。

  2021 年,AI 项目决策和实施的负责人中,技术人员的比例显著提升。只有 39% 的企业依然由高层管理人员负责 AI 项目,低于去年 71% 的比例。

  AI 预算金额范围从 50 万美元至 500 万美元不等,整体同比去年增长 55%。赢咖4注册其中,只有 26% 的企业在 AI 项目上的预算低于 50 万美元。

  绝大多数企业已和外部训练数据提供商达成合作,对 AI 项目进行大规模部署和更新,而他们相比其他企业在 AI 部署方面取得领先的概率亦高出 50%。

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