當(dāng)前,人工智能在各行各業(yè)得以大規(guī)模應(yīng)用,人工智能手藝研發(fā)也正在逐步從已有的瀑布式開發(fā)改變?yōu)槊艚蓍_發(fā),MLOps(Machine Learning Operations)等形式應(yīng)運(yùn)而生。Gartner以至將“AI工程化” 列為 2021 年度九大重要戰(zhàn)略科技趨向之一。陪伴著AI工程化新趨向,人工智能數(shù)據(jù)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(xùn)練數(shù)據(jù)辦事代表企業(yè)云測數(shù)據(jù),于近日重磅發(fā)布了“面向AI工程化推出新一代數(shù)據(jù)處理計(jì)劃。據(jù)領(lǐng)會,此計(jì)劃是AI數(shù)據(jù)行業(yè)范疇首個面向AI工程化的數(shù)據(jù)處理計(jì)劃。

那套面向AI工程化的新一代數(shù)據(jù)處理計(jì)劃通過成熟數(shù)據(jù)辦理和標(biāo)注平臺,與企業(yè)完成系統(tǒng)集成+撐持企業(yè)自定義預(yù)標(biāo)注、算法接口+人員辦理、項(xiàng)目辦理系統(tǒng)+平安交付軟硬件撐持的體例,在包管數(shù)據(jù)隱私平安的標(biāo)注情況下,高度撐持企業(yè)所需數(shù)據(jù)的高效流轉(zhuǎn)、持續(xù)停止數(shù)據(jù)處置使命,進(jìn)步規(guī)模化消費(fèi)效率。

通過云測數(shù)據(jù)面向AI工程化的新一代數(shù)據(jù)處理計(jì)劃,可在保障數(shù)據(jù)平安的根底上,加速AI企業(yè)算法模子開發(fā)周期,在AI數(shù)據(jù)訓(xùn)練過程中綜合效能可提拔200%以上、數(shù)據(jù)交付量量更高可達(dá)**.**%標(biāo)注精度、助力企業(yè)降本增效。

AI數(shù)據(jù)正在發(fā)作變革

當(dāng)前,AI 財(cái)產(chǎn)級應(yīng)用已經(jīng)進(jìn)入大數(shù)據(jù)、大模子時代。AI 手藝需要通過海量精準(zhǔn)的大數(shù)據(jù)和豐碩明白的應(yīng)用場景產(chǎn)生價值。

而AI 要成為企業(yè)的消費(fèi)力,就必需用工程化的手藝來處理模子開發(fā)、擺設(shè)、辦理、預(yù)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(jīng)之路。

那么當(dāng)AI工程化趨向到來,響應(yīng)的數(shù)據(jù)會產(chǎn)生哪些變革?

云測數(shù)據(jù)提到,智能時代下,數(shù)據(jù)迭代有三個歷程階段,第一階段,算法處于預(yù)研期,基于廢品數(shù)據(jù)快速得到驗(yàn)證,對傳感器及場景要求較低;第二階段,算法處于研發(fā)期,應(yīng)用場景及傳感器明白,需要大規(guī)模高量量數(shù)據(jù)停止算法迭代;第三階段,算法處于持續(xù)優(yōu)化期,模子及迭代辦法論已趨于成熟,持續(xù)通過消費(fèi)情況數(shù)據(jù)迭代算法。云測數(shù)據(jù)總司理暗示:“每個階段所需要的數(shù)據(jù)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(xù)優(yōu)化期的數(shù)據(jù),是幫忙企業(yè)完成工程化,面向財(cái)產(chǎn)落地至關(guān)重要的一步”。

云測數(shù)據(jù)鞭策行業(yè)加速開展

在數(shù)字經(jīng)濟(jì)持續(xù)開展的布景下,人工智能開展敏捷并與各類應(yīng)用場景深度交融,已成為促進(jìn)經(jīng)濟(jì)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(jìn)人工智能數(shù)據(jù)量量向更高尺度開展已成為行業(yè)普遍關(guān)切的重點(diǎn),AI數(shù)據(jù)也需要具備領(lǐng)航才能的企業(yè)承擔(dān)起鞭策行業(yè)前進(jìn)的責(zé)任。

近日,在由中國科學(xué)院《互聯(lián)網(wǎng)周刊》、中國社會科學(xué)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(qiáng)評選暨秋季金i獎頒獎”活動中,云測數(shù)據(jù)獲得“2022年人工智能數(shù)據(jù)領(lǐng)航企業(yè)”承認(rèn)。其獲獎理由為:“近年來,在數(shù)據(jù)標(biāo)注范疇,云測數(shù)據(jù)立異推出訓(xùn)練數(shù)據(jù)場景化收羅、以卓越的數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺手藝才能,在助力企業(yè)停止數(shù)據(jù)辦理,削減數(shù)據(jù)冗余、更大化地闡揚(yáng)AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)的價值,加強(qiáng)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(shù)據(jù)標(biāo)注平臺”可為AI相關(guān)企業(yè)供給處置大規(guī)模感知數(shù)據(jù)的才能,通過構(gòu)造立異、智能化、工程化、尺度化的標(biāo)注平臺產(chǎn)物賦能AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)行業(yè),加速了人工智能相關(guān)應(yīng)用的落地迭代周期,節(jié)省大量研發(fā)時間和成本,進(jìn)而推進(jìn)AI財(cái)產(chǎn)的場景化落地;“AI數(shù)據(jù)集辦理系統(tǒng)”則展現(xiàn)了在數(shù)據(jù)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(xùn)練數(shù)據(jù)價值的理論。

跟著人工智能深切主動駕駛、聰慧醫(yī)療、聰慧教育等諸多行業(yè)范疇,AI算法對訓(xùn)練數(shù)據(jù)維度和樣本復(fù)雜性的要求變得越來越高,對數(shù)據(jù)標(biāo)注手藝、標(biāo)注平臺才能、差別維度數(shù)據(jù)協(xié)同標(biāo)注等都提出了挑戰(zhàn)。人工智能道阻且長,但行則將至,云測數(shù)據(jù)做為AI數(shù)據(jù)辦事范疇的佼佼者,勢必為企業(yè)在AI工程化趨向下的多樣化數(shù)據(jù)需求供給優(yōu)良的處理計(jì)劃。