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近日，中國就業(yè)培訓(xùn)技術(shù)指導(dǎo)中心發(fā)布《關(guān)于擬發(fā)布新職業(yè)信息公示的通告》，人工智能訓(xùn)練師以及智能制造和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的16個新職業(yè)已評審論證，經(jīng)人社部同意進(jìn)入公示階段。
公示內(nèi)容顯示，人工智能訓(xùn)練師新職業(yè)屬于軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)，主要工作任務(wù)包括：標(biāo)注、加工原始數(shù)據(jù)、分析提煉專業(yè)領(lǐng)域特征，訓(xùn)練和評測人工智能產(chǎn)品相關(guān)的算法、功能和性能，設(shè)計交互流程和應(yīng)用解決方案，監(jiān)控分析管理產(chǎn)品應(yīng)用數(shù)據(jù)、調(diào)整優(yōu)化參數(shù)配置等。
一般而言，AI公司從客戶(用戶)那里獲取到的原始數(shù)據(jù)無法直接用于模型訓(xùn)練，在“人工智能訓(xùn)練師”出現(xiàn)以前，是由AI產(chǎn)品經(jīng)理先用相關(guān)工具簡單處理，再交給數(shù)據(jù)標(biāo)注人員進(jìn)行標(biāo)注加工，但因為標(biāo)注人員對數(shù)據(jù)的理解和標(biāo)注質(zhì)量差異很大，導(dǎo)致整體標(biāo)注工作的效率和效果都不夠理想。
同時，AI公司在其細(xì)分領(lǐng)域內(nèi)積累了大量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)往往在使用一次后就不再產(chǎn)生更多價值，隨之帶來了第二個問題，數(shù)據(jù)無法沉淀和復(fù)用，基于這兩個問題，“人工智能訓(xùn)練師”應(yīng)運而生。
人工智能訓(xùn)練師是近年隨著AI技術(shù)廣泛應(yīng)用產(chǎn)生的新興職業(yè)，他們的工作是讓AI更“懂”人類，更好地為人類服務(wù)。人工智能訓(xùn)練師的定義：通過分析產(chǎn)品需求和相關(guān)數(shù)據(jù)，完成數(shù)據(jù)標(biāo)注規(guī)則的制定，最終實現(xiàn)“提高數(shù)據(jù)標(biāo)注工作的質(zhì)量和效率”以及“積累細(xì)分領(lǐng)域通用數(shù)據(jù)”的價值。
公示內(nèi)容顯示，人工智能訓(xùn)練師新職業(yè)屬于軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)，主要工作任務(wù)包括：標(biāo)注、加工原始數(shù)據(jù)、分析提煉專業(yè)領(lǐng)域特征，訓(xùn)練和評測人工智能產(chǎn)品相關(guān)的算法、功能和性能，設(shè)計交互流程和應(yīng)用解決方案，監(jiān)控分析管理產(chǎn)品應(yīng)用數(shù)據(jù)、調(diào)整優(yōu)化參數(shù)配置等。
一般而言，AI公司從客戶(用戶)那里獲取到的原始數(shù)據(jù)無法直接用于模型訓(xùn)練，在“人工智能訓(xùn)練師”出現(xiàn)以前，是由AI產(chǎn)品經(jīng)理先用相關(guān)工具簡單處理，再交給數(shù)據(jù)標(biāo)注人員進(jìn)行標(biāo)注加工，但因為標(biāo)注人員對數(shù)據(jù)的理解和標(biāo)注質(zhì)量差異很大，導(dǎo)致整體標(biāo)注工作的效率和效果都不夠理想。
同時，AI公司在其細(xì)分領(lǐng)域內(nèi)積累了大量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)往往在使用一次后就不再產(chǎn)生更多價值，隨之帶來了第二個問題，數(shù)據(jù)無法沉淀和復(fù)用，基于這兩個問題，“人工智能訓(xùn)練師”應(yīng)運而生。
人工智能訓(xùn)練師是近年隨著AI技術(shù)廣泛應(yīng)用產(chǎn)生的新興職業(yè)，他們的工作是讓AI更“懂”人類，更好地為人類服務(wù)。人工智能訓(xùn)練師的定義：通過分析產(chǎn)品需求和相關(guān)數(shù)據(jù)，完成數(shù)據(jù)標(biāo)注規(guī)則的制定，最終實現(xiàn)“提高數(shù)據(jù)標(biāo)注工作的質(zhì)量和效率”以及“積累細(xì)分領(lǐng)域通用數(shù)據(jù)”的價值。
