打破AI工程化数据瓶颈，云测数据加速AI实现实正“智能”

当前,人工智能在各行各业得以大规模应用,人工智能手艺研发也正在逐步从已有的瀑布式开发改变为敏捷开发,MLOps(Machine Learning Operations)等形式应运而生。Gartner以至将“AI工程化” 列为 2021 年度九大重要战略科技趋向之一。陪伴着AI工程化新趋向,人工智能数据办事范畴也必需做出新的改革。

专注于高量量、场景化的AI训练数据办事代表企业云测数据,于近日重磅发布了“面向AI工程化推出新一代数据处理计划。据领会,此计划是AI数据行业范畴首个面向AI工程化的数据处理计划。

那套面向AI工程化的新一代数据处理计划通过成熟数据办理和标注平台,与企业完成系统集成+撑持企业自定义预标注、算法接口+人员办理、项目办理系统+平安交付软硬件撑持的体例,在包管数据隐私平安的标注情况下,高度撑持企业所需数据的高效流转、持续停止数据处置使命,进步规模化消费效率。

通过云测数据面向AI工程化的新一代数据处理计划,可在保障数据平安的根底上,加速AI企业算法模子开发周期,在AI数据训练过程中综合效能可提拔200%以上、数据交付量量更高可达**.**%标注精度、助力企业降本增效。

AI数据正在发作变革

当前,AI 财产级应用已经进入大数据、大模子时代。AI 手艺需要通过海量精准的大数据和丰硕明白的应用场景产生价值。

而AI 要成为企业的消费力,就必需用工程化的手艺来处理模子开发、摆设、办理、预测等全链路生命周期办理的问题。能够说,AI工程化是AI落地的必经之路。

那么当AI工程化趋向到来,响应的数据会产生哪些变革?

云测数据提到,智能时代下,数据迭代有三个历程阶段,第一阶段,算法处于预研期,基于废品数据快速得到验证,对传感器及场景要求较低;第二阶段,算法处于研发期,应用场景及传感器明白,需要大规模高量量数据停止算法迭代;第三阶段,算法处于持续优化期,模子及迭代办法论已趋于成熟,持续通过消费情况数据迭代算法。云测数据总司理暗示:“每个阶段所需要的数据特点明显,且不成或缺。若何更好地帮忙企业完成算法持续优化期的数据,是帮忙企业完成工程化,面向财产落地至关重要的一步”。

云测数据鞭策行业加速开展

在数字经济持续开展的布景下,人工智能开展敏捷并与各类应用场景深度交融,已成为促进经济立异和开展的重要手艺。在多元化的人工智能场景落地布景下,推进人工智能数据量量向更高尺度开展已成为行业普遍关切的重点,AI数据也需要具备领航才能的企业承担起鞭策行业前进的责任。

近日,在由中国科学院《互联网周刊》、中国社会科学院信息化研究中心、eNet研究院、德本征询配合主办的“2022中国新科技100强评选暨秋季金i奖颁奖”活动中,云测数据获得“2022年人工智能数据领航企业”承认。其获奖理由为:“近年来,在数据标注范畴,云测数据立异推出训练数据场景化收罗、以卓越的数据标注平台手艺才能,在助力企业停止数据办理,削减数据冗余、更大化地阐扬AI训练数据的价值,加强企业AI范畴的核心合作力方面起到了积极感化。”

值得一提的是,“云测数据标注平台”可为AI相关企业供给处置大规模感知数据的才能,通过构造立异、智能化、工程化、尺度化的标注平台产物赋能AI训练数据行业,加速了人工智能相关应用的落地迭代周期,节省大量研发时间和成本,进而推进AI财产的场景化落地;“AI数据集办理系统”则展现了在数据资产成为企业核心资产布景下,进一步拓展深化AI训练数据价值的理论。

跟着人工智能深切主动驾驶、聪慧医疗、聪慧教育等诸多行业范畴,AI算法对训练数据维度和样本复杂性的要求变得越来越高,对数据标注手艺、标注平台才能、差别维度数据协同标注等都提出了挑战。人工智能道阻且长,但行则将至,云测数据做为AI数据办事范畴的佼佼者,势必为企业在AI工程化趋向下的多样化数据需求供给优良的处理计划。