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算法|人工智能训练师：人工智能带来的新职业

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算法|人工智能训练师：人工智能带来的新职业

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现有职业有的已经被人工智能取代 ， 有的正在被人工智能取代 ， 那么随着人工智能技术的广泛应用 ， 也产生了一批新的职业 。 最简单的例子：智能工厂的机械臂取代了传统人工 ， 但也诞生了机械臂操作、维保等职业
近两年人社部门先后发布了数十种新职业 ， 其中人工智能相关职业占比较高 ， 比如人工智能训练师、智能制造工程技术人员、工业互联网工程技术人员、虚拟现实工程技术人员等

什么是人工智能训练师人工智能出现后 ， 我们需要对人工智能进行不断的训练 ， 使其更好地理解人类的指令 ， 适应人类的习惯 ， 完成人类的要求 。 要做到这一点 ， 需要人工智能训练师对人工智能系统进行大量的训练 ， 他们通过算法调优、数据标注、人机交互设计、性能测试跟踪及其他手段使人工智能及衍生产品更精准更灵活地服务人类的工作与生活
人工智能训练师的训练步骤及任务人工智能训练对AI的训练主要分为两个步骤：
首先 ， 人工智能训练师需要对涉及的数据和知识有一定的认知 ， 然后对数据进行“清洗” ， 得到结构化的核心知识和关键数据 ， 制定数据标注规则 ， 将数据“喂”给人工智能 ， 对其进行“调教”
其次 ， 不断调整参数优化算法 ， 从而让机器人更好地为人类服务
比如 ， 通过训练AI对情绪的理解 ， 人工智能可以获取人的语音、文字中的敏感信息 ， 根据用户的状态提供个性化、人性化服务
为达到这一目的 ， 人工智能训练师主要任务就是：
·不断搜集用户的语音和文字信息 ， 并对敏感信息进行标注 ， 同时将搜集到的信息和答案形成知识库 ， 输入给到机器进行学习
·结合多方位数据信息优化输出答案 ， 配合算法的同事减少错误率 。 从而让AI不断朝着拟人的方向发展
为什么要将人工智能训练师职业化其实 ， AI训练师这一职位是由阿里巴巴小蜜团队首次提出并注册的 。 而在阿里生态内 ， AI训练师从业者已超过20万人 。 也就是说 ， 这一职业是企业在实际业务发展过程中发现的“刚性需求”

以数据标注人员为例 ， 因深度学习技术在智能化发展过程中有着举足轻重的作用 ， 以神经网络输入为导向的算法得以高速和规模化应用 。 但另一方面 ， 算法的准确性又取决于对无上限数据的训练 ， 为了加速算法的学习效率 ， 通常需要人工对大量数据进行标注 ， 数据标注员应运而生
人工智能产业链整合数据资源

人工智能基础服务流程与主要产品

人工智能产业链结构是机器感知现实世界的起点

随着诸如自动驾驶、自然语言理解、计算机视觉等技术向更深层次、更广范围发展 ， 以及在金融、医疗等专业度极高领域的应用 ， 数据标注员的工作内容也发生了变化 ， 除在分类、框选、注释、标记、查错、修正等分工上区分越来越明确外 ， 在职位晋升上也逐渐形成了“标注员—项目经理—项目总监—数据运营总监”的层级划分
也就是说 ， 在产业发展过程中 ， 数据标注已经是一个职业化且有技能等级划分的工作了

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