打破AI工程化數據瓶頸，云測數據加速AI實(shí)現實(shí)正“智能”

當前,人工智能在各行各業(yè)得以大規模應用,人工智能手藝研發(fā)也正在逐步從已有的瀑布式開(kāi)發(fā)改變?yōu)槊艚蓍_(kāi)發(fā),MLOps(Machine Learning Operations)等形式應運而生。Gartner以至將“AI工程化” 列為 2021 年度九大重要戰略科技趨向之一。陪伴著(zhù)AI工程化新趨向,人工智能數據辦事范疇也必需做出新的改革。

專(zhuān)注于高量量、場(chǎng)景化的AI訓練數據辦事代表企業(yè)云測數據,于近日重磅發(fā)布了“面向AI工程化推出新一代數據處理計劃。據領(lǐng)會(huì ),此計劃是AI數據行業(yè)范疇首個(gè)面向AI工程化的數據處理計劃。

那套面向AI工程化的新一代數據處理計劃通過(guò)成熟數據辦理和標注平臺,與企業(yè)完成系統集成+撐持企業(yè)自定義預標注、算法接口+人員辦理、項目辦理系統+平安交付軟硬件撐持的體例,在包管數據隱私平安的標注情況下,高度撐持企業(yè)所需數據的高效流轉、持續停止數據處置使命,進(jìn)步規?；M效率。

通過(guò)云測數據面向AI工程化的新一代數據處理計劃,可在保障數據平安的根底上,加速AI企業(yè)算法模子開(kāi)發(fā)周期,在A(yíng)I數據訓練過(guò)程中綜合效能可提拔200%以上、數據交付量量更高可達**.**%標注精度、助力企業(yè)降本增效。

AI數據正在發(fā)作變革

當前,AI 財產(chǎn)級應用已經(jīng)進(jìn)入大數據、大模子時(shí)代。AI 手藝需要通過(guò)海量精準的大數據和豐碩明白的應用場(chǎng)景產(chǎn)生價(jià)值。

而AI 要成為企業(yè)的消費力,就必需用工程化的手藝來(lái)處理模子開(kāi)發(fā)、擺設、辦理、預測等全鏈路生命周期辦理的問(wèn)題。能夠說(shuō),AI工程化是AI落地的必經(jīng)之路。

那么當AI工程化趨向到來(lái),響應的數據會(huì )產(chǎn)生哪些變革?

云測數據提到,智能時(shí)代下,數據迭代有三個(gè)歷程階段,第一階段,算法處于預研期,基于廢品數據快速得到驗證,對傳感器及場(chǎng)景要求較低;第二階段,算法處于研發(fā)期,應用場(chǎng)景及傳感器明白,需要大規模高量量數據停止算法迭代;第三階段,算法處于持續優(yōu)化期,模子及迭代辦法論已趨于成熟,持續通過(guò)消費情況數據迭代算法。云測數據總司理暗示:“每個(gè)階段所需要的數據特點(diǎn)明顯,且不成或缺。若何更好地幫忙企業(yè)完成算法持續優(yōu)化期的數據,是幫忙企業(yè)完成工程化,面向財產(chǎn)落地至關(guān)重要的一步”。

云測數據鞭策行業(yè)加速開(kāi)展

在數字經(jīng)濟持續開(kāi)展的布景下,人工智能開(kāi)展敏捷并與各類(lèi)應用場(chǎng)景深度交融,已成為促進(jìn)經(jīng)濟立異和開(kāi)展的重要手藝。在多元化的人工智能場(chǎng)景落地布景下,推進(jìn)人工智能數據量量向更高尺度開(kāi)展已成為行業(yè)普遍關(guān)切的重點(diǎn),AI數據也需要具備領(lǐng)航才能的企業(yè)承擔起鞭策行業(yè)前進(jìn)的責任。

近日,在由中國科學(xué)院《互聯(lián)網(wǎng)周刊》、中國社會(huì )科學(xué)院信息化研究中心、eNet研究院、德本征詢(xún)配合主辦的“2022中國新科技100強評選暨秋季金i獎頒獎”活動(dòng)中,云測數據獲得“2022年人工智能數據領(lǐng)航企業(yè)”承認。其獲獎理由為:“近年來(lái),在數據標注范疇,云測數據立異推出訓練數據場(chǎng)景化收羅、以卓越的數據標注平臺手藝才能,在助力企業(yè)停止數據辦理,削減數據冗余、更大化地闡揚AI訓練數據的價(jià)值,加強企業(yè)AI范疇的核心合作力方面起到了積極感化?！?/p>

值得一提的是,“云測數據標注平臺”可為AI相關(guān)企業(yè)供給處置大規模感知數據的才能,通過(guò)構造立異、智能化、工程化、尺度化的標注平臺產(chǎn)物賦能AI訓練數據行業(yè),加速了人工智能相關(guān)應用的落地迭代周期,節省大量研發(fā)時(shí)間和成本,進(jìn)而推進(jìn)AI財產(chǎn)的場(chǎng)景化落地;“AI數據集辦理系統”則展現了在數據資產(chǎn)成為企業(yè)核心資產(chǎn)布景下,進(jìn)一步拓展深化AI訓練數據價(jià)值的理論。

跟著(zhù)人工智能深切主動(dòng)駕駛、聰慧醫療、聰慧教育等諸多行業(yè)范疇,AI算法對訓練數據維度和樣本復雜性的要求變得越來(lái)越高,對數據標注手藝、標注平臺才能、差別維度數據協(xié)同標注等都提出了挑戰。人工智能道阻且長(cháng),但行則將至,云測數據做為AI數據辦事范疇的佼佼者,勢必為企業(yè)在A(yíng)I工程化趨向下的多樣化數據需求供給優(yōu)良的處理計劃。