ai人工智能數(shù)據(jù)標注師怎么樣，數(shù)據(jù)標注考試后推薦就業(yè)的AI優(yōu)評是真的嗎

來源：整理時間：2023-05-26 16:09:21 編輯：智能門戶手機版

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1，數(shù)據(jù)標注考試后推薦就業(yè)的AI優(yōu)評是真的嗎
2，大家覺得人工智能專業(yè)怎么樣
3，為什么國內(nèi)沒有一個大的人工智能數(shù)據(jù)標注平臺

1，數(shù)據(jù)標注考試后推薦就業(yè)的AI優(yōu)評是真的嗎

做數(shù)據(jù)標注的企業(yè)和小工作室蠻多的，建議你還是相信大公司做的推薦，這樣也是一種保障

人社部認可就行，AI優(yōu)評在人工智能數(shù)據(jù)標注領(lǐng)域還是挺厲害的，和很多企業(yè)和機構(gòu)都有合作再看看別人怎么說的。

數(shù)據(jù)標注考試后推薦就業(yè)的AI優(yōu)評是真的嗎

2，大家覺得人工智能專業(yè)怎么樣

挺好的，人工智能就是打的發(fā)展趨勢，不過建議要選師資力量強的學校并且在其中一個模塊學精學深，它走的就是高精尖路線。

機器人即使有學校分在人工智能下，也一般是分在應(yīng)用技術(shù)這個二級學科下的。計算機的機器人其實不火，搞機器人的主要是搞機電自動化的人。不過三級學科確實很雜，具體搞什么還是要看該學校該方向的導師搞什么。

大家覺得人工智能專業(yè)怎么樣

3，為什么國內(nèi)沒有一個大的人工智能數(shù)據(jù)標注平臺

目前國內(nèi)的數(shù)據(jù)標注行業(yè)還處于粗放的狀態(tài)中，雖然披著人工智能的外衣，但是本質(zhì)上仍然屬于勞動密集型產(chǎn)業(yè)。需求決定市場，這種場景的出現(xiàn)在一定程度上也與此前人工智能行業(yè)發(fā)展的情況有關(guān)。此前，很多AI企業(yè)關(guān)注的重點主要集中于算法與算力領(lǐng)域，對于數(shù)據(jù)領(lǐng)域的關(guān)注度則很低。不過，隨著AI落地進程的加快，這種狀況出現(xiàn)了很大轉(zhuǎn)變。目前很多企業(yè)都意識到了標注數(shù)據(jù)的重要性，定制化、精細化、高質(zhì)量、高效率成為了目前AI企業(yè)對于數(shù)據(jù)標注行業(yè)的新要求。

要想實現(xiàn)人工智能，我們需要把我們?nèi)祟惖睦斫夂团袛嘟探o計算機，讓機器擁有人類般的識別能力。回想一下我們在小的時候是如何認知這個世界的，比如汽車。當我們第一次見到汽車這個物體時，我們并不知道它叫什么有什么用。我們的父母會告訴我們，這個東西讀作“汽車”，它是這樣的形狀，并且能夠行駛。類比機器學習。我們要讓機器明白什么是汽車，只能給機器一張汽車的圖片，標注出汽車輪廓，并標記上名字“汽車”，這個時候機器就能識別出這張圖片里的汽車了。然而，相比如人類，機器并不具備思考與聯(lián)想的能力。換一張圖片之后，機器可能就識別不出來里面的“汽車”了。怎么辦?這個時候需要給機器大量標注好的圖片，讓機器找到這些圖片里汽車的共同特征，那么以后就可以識別出其他汽車了。因此，機器學習的過程也是大量學習標注數(shù)據(jù)的過程，標注數(shù)據(jù)質(zhì)量的高低也成為了決定人工智能技術(shù)是否落地的關(guān)鍵性因素。

為什么國內(nèi)沒有一個大的人工智能數(shù)據(jù)標注平臺