作为人工智能产业的内部驱动力,数据、算法和算力三大要素对人工智能技术的升级发展至关重要。当下,人工智能正加速往应用人工智能方向发展,在算法、算力没有重大突破的前提下,质量高和安全性强的数据成为人工智能商业化落地的关键点。
以医疗行业为例,医生是个专业壁垒极高的职业,但随着人工智能的不断成熟,AI数据的专业性和精确度的不断提高,如果医疗方向的人工智能技术接受了足够多且精准的医疗领域数据的训练,学会了海量的医疗知识,那么医生就可以借助人工智能的帮助,更好的解决疾病困难。
可以说,在人工智能体系中,承载着整个体系之重的AI数据具有不可估量的价值作用。
对于这个无法衡量的价值意义,国内头部AI数据采集标注企业云测数据认为:“AI数据在整个人工智能各个领域扮演着“源动力”的角色,可以说数据标注的质量决定了现阶段人工智能的落地水平。高质量的AI数据可以帮助人工智能加速商业化、落地化、产业化进程。”
并非有意此言之,这是基于云测数据的实践成果——云测数据通过自建数据交付中心和数据场景实验室,为众多AI企业或传统企业智能化提供了高质量、场景化的数据,这些高质量的数据服务为AI产业化进程起到了重要助推作用。
云测数据一直专注于为业界提供高质量、高标准的AI数据采集标注服务,在客户、媒体等圈层获得了诸多认可,是业内极具实力和代表性的AI数据采集、数据标注资源服务商。
在今年9月举办的中国国际服务贸易交易会上,云测数据进行了“项目最高交付精确度达99.99%”的成果发布,这是目前数据标注领域可达到的最高服务标准,也是一个创纪录的数字,建立了数据标注行业的一个全新标准,昭示AI领域已经进入到新的发展时代。
数据精细化服务时代已然开启
《2019年中国人工智能年度专题研究报告》指出,全球数据量已达到ZB级别(1ZB约为10亿GB)的大数据时代,为人工智能技术进步提供了充足的养料。但大量的数据对算法、算力也提出了较大挑战,如何更好的挖掘和清洗出有效数据,成为产业进一步发展的关键。
随着人工智能在各个行业的逐渐落地,对数据精准程度要求正在变得越来越高,对数据维度和样本复杂性的需求也越来越高,对数据标注技术、标注平台能力、不同场景数据协同标记难度越来越复杂。云测数据所做的就是通过自建数据场景实验室和数据标注基地,为智能驾驶、智慧城市、智能家居、智慧金融、新零售等各个领域提供场景化的高质量数据采集、数据标注服务。云测数据通过自研的数据标注平台、数据采集系统和完善的数据生产流程等,并通过专业的项目经理来把控每一个AI数据的精准,以保证数据的效率、精准度。
高效率保证AI研发周期
企业的智能化是一个不断突破的过程,从算法到模型再到验证也是一个螺旋上升的过程,这个过程对数据标注数量需求也是呈现波段性的。
出于成本最优角度考虑,企业本身不会长期配置专门的大量标注师的岗位来处理庞大的数据样本供机器学习。然而一个熟练的数据标注师需要经过至少2-3个月的持续培训和训练,当企业需要大量数据标注的时候有可能已经来不及培养。而且今天人工智能的数据服务需求,依然不够标准化,每个项目的需求可能都是独一无二的。云测数据已经服务了各行各业的大量客户,在执行各种需求的过程中积累了大量的经验,可以说数据采集标注能力已经十分成熟。通过高效的AI数据流转过程,在保证数据精准的前提下,完善的帮助企业解决AI数据效率需求。
数据独立安全,方能建立AI企业的核心数据壁垒
一个独立第三方的身份,可以很好地帮助AI企业或传统企业智能化转型,建立自己的核心数据壁垒优势。
云测数据一直把数据安全作为前置底线,包括:第一,不滥用数据,数据交付后清毁数据不留底,绝不二次使用;第二,不侵犯隐私,与所有数据采集的用户都签订数据授权协议,确保AI企业用于训练的数据合法合规;第三,建立相关的数据保障机制,如从防火墙的设置、内部信息系统的管护乃至标准化的流程作业体系等等。
在云测数据看来,人工智能最终是为了被使用,所以对人工智能的数据质量要求会越来越高、越来越准确,在场景中会出现更多的定制数据需求,除了提高数据安全性和隐私保护外,正如前文所说的,要保证数据的唯一性、高质量、场景性,才能真正帮助企业建立数据核心壁垒。
在人工智能领域,有着“成也数据,败也数据”的说法。而在大数据时代,随着AI产品逐渐的落地,除去“大”和“多”两个关键词,“精准”成为了更重要的衡量维度。对于人工智能应用来说,AI数据的精准度失之毫厘则差之千里,而在人工智能应用落地的过程中,AI数据精准度的差异会愈发的明显。哔竟,人工智能技术发展的瓶颈已经在逐渐打破,落地实用将成为行业的下一个挑战。高精准度、高质量的AI数据,将助力人工智能应用具备更强大的服务能力,走进千家万户的现实生活。
以上就是关于如何加速人工智能落地速度？精细化AI数据是关键全部的内容，关注我们，带您了解更多相关内容。
特别提示：本信息由相关用户自行提供，真实性未证实，仅供参考。请谨慎采用，风险自负。
