當前,人工智能在各行各業得以大規模應用,人工智能手藝研發也正在逐步從已有的瀑布式開發改變為敏捷開發,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。

專注于高量量、場景化的AI訓練數據辦事代表企業云測數據,于近日重磅發布了“面向AI工程化推出新一代數據處理計劃。據領會,此計劃是AI數據行業范疇首個面向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成熟數據辦理和標注平臺,與企業完成系統集成+撐持企業自定義預標注、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,高度撐持企業所需數據的高效流轉、持續停止數據處置使命,進步規模化消費效率。

通過云測數據面向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企業算法模子開發周期,在AI數據訓練過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、助力企業降本增效。

AI數據正在發作變革

當前,AI 財產級應用已經進入大數據、大模子時代。AI 手藝需要通過海量精準的大數據和豐碩明白的應用場景產生價值。

而AI 要成為企業的消費力,就必需用工程化的手藝來處理模子開發、擺設、辦理、預測等全鏈路生命周期辦理的問題。能夠說,AI工程化是AI落地的必經之路。

那么當AI工程化趨向到來,響應的數據會產生哪些變革?

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

云測數據鞭策行業加速開展

在數字經濟持續開展的布景下,人工智能開展敏捷并與各類應用場景深度交融,已成為促進經濟立異和開展的重要手藝。在多元化的人工智能場景落地布景下,推進人工智能數據量量向更高尺度開展已成為行業普遍關切的重點,AI數據也需要具備領航才能的企業承擔起鞭策行業前進的責任。

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

值得一提的是,“云測數據標注平臺”可為AI相關企業供給處置大規模感知數據的才能,通過構造立異、智能化、工程化、尺度化的標注平臺產物賦能AI訓練數據行業,加速了人工智能相關應用的落地迭代周期,節省大量研發時間和成本,進而推進AI財產的場景化落地;“AI數據集辦理系統”則展現了在數據資產成為企業核心資產布景下,進一步拓展深化AI訓練數據價值的理論。

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