但稍有不同的是，后者都只是在提供勢能，而對于數據而言，它看似簡(jiǎn)單，卻影響人工智能最終效果，只有高質(zhì)量準確的數據才能夠給AI帶來(lái)價(jià)值，幫助AI落地，在這其中，高效的，高質(zhì)量的AI訓練數據服務(wù)則是必不可少的。
AI訓練數據服務(wù)也需工具加持
我們需要先理解一下什么是數據標注？
對于A(yíng)I算法而言，從面世到成熟的這一個(gè)過(guò)程就如同一個(gè)人的成長(cháng)，數據標注解決的問(wèn)題就是教會(huì )AI認知。比如我們要教AI認識一個(gè)蘋(píng)果，我們得現有蘋(píng)果的圖片，標注好這個(gè)物體叫蘋(píng)果，然后通過(guò)學(xué)習了大量的圖片中的特征，AI才能知道什么是蘋(píng)果。
機器學(xué)習、深度學(xué)習等都需要大量數據的進(jìn)行AI算法模型訓練、迭代與支持。相關(guān)AI數據的采集、標注與價(jià)值挖掘是人工智能技術(shù)得以在實(shí)際應用場(chǎng)景中大展拳腳的重要基石。
據IDC統計數據顯示，全球每年生產(chǎn)的數據量將從2016年的16.1ZB猛增至2025年的163ZB。2020年，中國能夠保存下來(lái)的數據大約在10EB左右，其中80%—90%是非結構化數據。
伴隨數據指數級爆發(fā)而來(lái)的是人工智能在智慧城市、自動(dòng)駕駛、智慧醫療、智慧金融、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等多個(gè)領(lǐng)域的大規模落地，數據標注質(zhì)量的差異，已成為不同AI細分領(lǐng)域行業(yè)落地的重中之重。
如何通過(guò)技術(shù)層、工具層的優(yōu)化，在最大限度提升人效比的同時(shí)提升數據標注準確性，做好數據標注這件“人機協(xié)作”的事，已經(jīng)成為AI應用落地的重要課題。
數據標注平臺要有哪些“硬實(shí)力”
當前，各個(gè)領(lǐng)域最高質(zhì)量AI訓練數據需求也十分迫切。AI在各種各樣垂直領(lǐng)域進(jìn)行落地，比如說(shuō)教育、法律、智能駕駛、銀行金融等，每個(gè)領(lǐng)域都有細分專(zhuān)業(yè)化的要求。
其中，尤其智能化轉型的傳統企業(yè)和科技企業(yè)相比，更需要有項目經(jīng)驗豐富的AI訓練數據服務(wù)商的協(xié)助，幫忙他們進(jìn)行AI訓練數據需求梳理、并引導企業(yè)數據需求，來(lái)獲取更加貼合使用場(chǎng)景的高質(zhì)AI數據，以縮減研發(fā)周期、加快落地進(jìn)程，助力企業(yè)更快更好的智能化轉型。
在此背景之下，云測數據總經(jīng)理賈宇航認為，當前優(yōu)秀的AI訓練數據服務(wù)提供方，必須至少具備三種能力：對場(chǎng)景深度的還原能力、作業(yè)協(xié)同化能力、專(zhuān)業(yè)化能力。和荒蠻時(shí)期的勞動(dòng)密集型數據標注公司不同，云測數據配備有專(zhuān)業(yè)搭建場(chǎng)景的實(shí)驗室、數據標注基地和集成前沿技術(shù)的數據標注平臺，通過(guò)有完善的數據生產(chǎn)流程、抽檢和質(zhì)檢環(huán)節并嚴格把控生產(chǎn)效率，保證AI訓練數據的質(zhì)量和效率。
以云測數據標注平臺4.0為例，相比傳統的采集數據、訓練模型的方式，云測數據采用了“數據在環(huán)和模型迭代在環(huán)新方式”，將數據在環(huán)開(kāi)發(fā)打通，將數據采集、處理、標注、訓練、模型輸出進(jìn)行持續迭代集成。
通過(guò)云測數據標注平臺4.0的工具賦能，在為AI提供了企業(yè)處理大規模感知數據的能力同時(shí)，可以減少數據采集周期，提升數據標注效率，并大幅降低AI模型訓練成本，并幫助企業(yè)在數據識別準確率提升上達到傳統方式無(wú)法達到的高度，極大地加速了人工智能的落地迭代周期，節省大量研發(fā)時(shí)間和成本。
相比傳統的數據標注工具，云測數據標注平臺4.0具有自研網(wǎng)絡(luò )傳輸工具加密傳輸數據、支持S3協(xié)議OSS私有安全存儲、支持多用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)權限管理、支持全類(lèi)型數據標注、AI智能輔助標注、多道數據質(zhì)量控制流程、完善的績(jì)效數據統計、支持私有化安全部署等多個(gè)能力。有AI訓練數據需求的企業(yè)，通過(guò)云測數據標注平臺4.0可以極大提升數據處理效率，結合數據在環(huán)，通過(guò)引入模型輸出預識別結果，可進(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)值數據和對AI輔助標注結果進(jìn)行審核驗證，人力成本逐步下降。
同時(shí)，云測數據標注平臺4.0具有極強的易用性，標注人員只需查看操作手冊或簡(jiǎn)單的指導就可以使用平臺的各種功能及標注工具。
綜合各種優(yōu)勢來(lái)看，云測數據標注平臺4.0可以助力企業(yè)AI數據訓練綜合效率提升200%、服務(wù)成本降低60% 、標注精準度最高達99.99%。
AI也需要“幫手”
三年前，麥肯錫發(fā)布了一份長(cháng)達80頁(yè)的《人工智能：下一個(gè)數字前沿》的報告，其中的核心觀(guān)點(diǎn)就是，傳統企業(yè)如果不及時(shí)進(jìn)行人工智能轉型，就會(huì )被人工智能的早期使用者越甩越遠。
三年時(shí)間過(guò)去，當時(shí)的積極轉型者都已經(jīng)在走在行業(yè)前端，進(jìn)行人工智能自我革命的企業(yè)已經(jīng)越來(lái)越多。因為它們都明白一個(gè)普世真理，如果你不自我進(jìn)化，終將被世界的優(yōu)勝劣汰準則所拋棄。
然而對于人工智能這項技術(shù)而言，則也需要一個(gè)好的幫手為其助力。可喜的是，經(jīng)歷過(guò)人工智能領(lǐng)域草莽斗爭后，脫穎而出的專(zhuān)業(yè)化AI訓練數據服務(wù)商，已經(jīng)能夠幫助企業(yè)大幅度縮短人工智能應用落地的進(jìn)程，減少智能化改革的成本，加速AI時(shí)代到來(lái)。
