其中，云測數(shù)據(jù)作為唯一一家AI數(shù)據(jù)服務領域頭部企業(yè)，與華為、百度、京東、中原銀行等數(shù)十家領先科技公司，大型金融機構、運營商共同參與了本次標準編寫，對企業(yè)機構發(fā)展人工智能研發(fā)運營管理體系具有重要的引導和借鑒作用。
尤其在AI數(shù)據(jù)服務領域，數(shù)據(jù)質量的好壞是決定AI應用落地效果的重要因素。云測數(shù)據(jù)參與編寫的“數(shù)據(jù)處理”部分有力地推動了AI數(shù)據(jù)服務領域構建標準化體系，為AI模型快速獲取高質量訓練數(shù)據(jù)提供了科學方法論。
高質量數(shù)據(jù)是如何煉成的？
開發(fā)AI模型需要基于模型訓練要求“定制”大量數(shù)據(jù)，但這些數(shù)據(jù)不是AI應用所需的高質量訓練數(shù)據(jù)。在云測數(shù)據(jù)參與編寫的數(shù)據(jù)處理部分指出，數(shù)據(jù)需要經過處理過程，包括預處理、標注和版本管理，以便減少數(shù)據(jù)異常、缺失、冗余等問題，保證模型訓練效果。
數(shù)據(jù)預處理指數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉換和數(shù)據(jù)增強的過程。通過人工或機器輔助篩選方式，再基于特定規(guī)則，篩選出有價值的數(shù)據(jù)，然后轉換成適合數(shù)據(jù)處理的描述形式，再基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)變換出更多新的數(shù)據(jù)，提高模型泛化能力。
接下來是數(shù)據(jù)標注，數(shù)據(jù)標注是把像素、語音信號、文本等內容轉換成機器可理解的數(shù)據(jù)，再進行識別處理，是AI模型能學習和準確預測的關鍵。支撐AI應用質量的背后是算法精度，因此數(shù)據(jù)標注的精確度能直接影響AI應用的質量。
實際上，AI數(shù)據(jù)服務市場最初就是圍繞數(shù)據(jù)標注產業(yè)延展壯大，而隨著AI數(shù)據(jù)選擇標準的形成，數(shù)據(jù)質量，行業(yè)經驗和日漸豐富的場景對AI應用有所影響，數(shù)據(jù)標注產業(yè)也開始走向細分市場。
作為AI數(shù)據(jù)服務市場的領頭羊，云測數(shù)據(jù)也在同步完善整體AI數(shù)據(jù)生態(tài)，細化和規(guī)范數(shù)據(jù)服務。面向智能駕駛、智慧城市、智能家居、智慧金融、新零售等眾多領域提供一站式數(shù)據(jù)處理服務，提供通用數(shù)據(jù)集、數(shù)據(jù)標注平臺&數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)等生產工具，實現(xiàn)“數(shù)據(jù)原料”到最后的“數(shù)據(jù)成品”全鏈條打通，持續(xù)為計算機視覺、語音識別、自然語言處理、知識圖譜等AI主流技術領域提供高價值數(shù)據(jù)支持。實現(xiàn)場景數(shù)據(jù)專業(yè)化、高質量交付，幫助科技企業(yè)更快更好地實現(xiàn)AI應用成功落地。
總結
隨著數(shù)據(jù)的指數(shù)級增長，我們的新型人工智能應用開發(fā)將要求更高的數(shù)據(jù)質量來作為使用標準，加速縮短我們與未來的距離，期待云測數(shù)據(jù)助力更多AI應用場景化落地、更多傳統(tǒng)企業(yè)完成智能化轉型的精彩表現(xiàn)！
