為進(jìn)一步推廣人工智能平臺(tái)領(lǐng)域的優(yōu)秀成果,推動(dòng)人工智能平臺(tái)的高水平發(fā)展和高質(zhì)量應(yīng)用,4月7日,由中國(guó)信通院云大所召開的第一期“可信人工智能平臺(tái)(TAP)案例分享會(huì)”活動(dòng)順利開展。分享會(huì)上,云測(cè)數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)作為可信人工智能平臺(tái)的實(shí)踐案例進(jìn)行了詳解,探討AI數(shù)據(jù)處理工具的發(fā)展與實(shí)踐。
隨著人工智能技術(shù)在各個(gè)行業(yè)的落地進(jìn)程不斷加速,數(shù)據(jù)的質(zhì)量與效率成為行業(yè)新的共同追求。想要用“好的數(shù)據(jù)”來訓(xùn)練“好的AI”高效高質(zhì)量的進(jìn)行AI的應(yīng)用落地,針對(duì)數(shù)據(jù)采集標(biāo)注軟件工程能力和系統(tǒng)能力的提升必不可少。在這樣的背景之下,云測(cè)數(shù)據(jù)基于豐富的數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗(yàn),研發(fā)出具備自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái),更好的服務(wù)人工智能數(shù)據(jù)處理需求。
云測(cè)數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)創(chuàng)造性的提出“數(shù)據(jù)在環(huán)和模型迭代在環(huán)新方式”,通過綜合系列工具平臺(tái),進(jìn)行數(shù)據(jù)在環(huán)開發(fā)打通,將數(shù)據(jù)采集、處理、標(biāo)注、訓(xùn)練、模型輸出進(jìn)行持續(xù)迭代集成。相比傳統(tǒng)的采集數(shù)據(jù)、訓(xùn)練模型的方式,數(shù)據(jù)在環(huán)和模型迭代在環(huán)新方式,可極大提升模型迭代的速度和提升模型準(zhǔn)確度,以及可極大降低數(shù)據(jù)獲取成本、處理成本、標(biāo)注成本、使用成本。通過綜合在環(huán)的工具鏈,形成數(shù)據(jù)在環(huán)迭代系統(tǒng),將極大的提升人工智能領(lǐng)域的場(chǎng)景落地,節(jié)省大量研發(fā)時(shí)間和成本。
AI數(shù)據(jù)訓(xùn)練綜合效率提升200%
云測(cè)數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)為企業(yè)提供了可以處理大規(guī)模感知數(shù)據(jù)的能力,可助力企業(yè)AI數(shù)據(jù)訓(xùn)練綜合效率提升200%、標(biāo)注精準(zhǔn)度最高達(dá)99.99%。結(jié)合數(shù)據(jù)在環(huán),通過引入模型輸出預(yù)識(shí)別結(jié)果,更是進(jìn)一步降低人員處理投入;迭代后期,人員只處理關(guān)鍵高價(jià)值數(shù)據(jù)和對(duì)AI輔助標(biāo)注結(jié)果進(jìn)行審核驗(yàn)證,人力成本逐步下降。
以自動(dòng)駕駛為例,采用云測(cè)數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái),可實(shí)現(xiàn)車企DataOps數(shù)據(jù)閉環(huán)中的數(shù)據(jù)清洗、標(biāo)注工作,與原流程相比提升2倍的流轉(zhuǎn)效率。
數(shù)據(jù)管理持續(xù)發(fā)揮AI數(shù)據(jù)價(jià)值
云測(cè)數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了AI數(shù)據(jù)的可持續(xù)管理,不斷積累更高質(zhì)量、更高價(jià)值量數(shù)據(jù),形成數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)。在數(shù)據(jù)安全、大容量數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)增強(qiáng)等方面,均可大幅提升數(shù)據(jù)的使用效率、二次挖掘價(jià)值,并可進(jìn)行數(shù)據(jù)分級(jí)檢索,數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理等能力,提升團(tuán)隊(duì)協(xié)作效率,持續(xù)挖掘AI數(shù)據(jù)價(jià)值。
在人工智能領(lǐng)域,要實(shí)現(xiàn)AI數(shù)據(jù)的價(jià)值轉(zhuǎn)化,數(shù)據(jù)處理的工程化能力是前提,也是保障。在具有工程化能力的標(biāo)注平臺(tái)的之上,人工智能領(lǐng)域的開發(fā)者才能夠創(chuàng)造更多的可能性,助力知識(shí)圖譜、自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)等AI技術(shù)在更廣泛的落地場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)邊界拓展與應(yīng)用落地。
目前,“云測(cè)數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)”已經(jīng)應(yīng)用到汽車、安防、手機(jī)、家居、金融、教育、新零售、地產(chǎn)等行業(yè)。其中包含眾多世界500強(qiáng)企業(yè)、高校科研機(jī)構(gòu)、政府機(jī)構(gòu)、頭部AI企業(yè)和大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè),涵蓋了計(jì)算機(jī)視覺、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、知識(shí)圖譜等AI主流技術(shù)領(lǐng)域。
