但稍有不同的是，后者都只是在提供勢能，而對于數(shù)據(jù)而言，它看似簡單，卻影響人工智能最終效果，只有高質(zhì)量準確的數(shù)據(jù)才能夠給AI帶來價值，幫助AI落地，在這其中，高效的，高質(zhì)量的AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)服務(wù)則是必不可少的。
AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)服務(wù)也需工具加持
我們需要先理解一下什么是數(shù)據(jù)標注？
對于AI算法而言，從面世到成熟的這一個過程就如同一個人的成長，數(shù)據(jù)標注解決的問題就是教會AI認知。比如我們要教AI認識一個蘋果，我們得現(xiàn)有蘋果的圖片，標注好這個物體叫蘋果，然后通過學習了大量的圖片中的特征，AI才能知道什么是蘋果。
機器學習、深度學習等都需要大量數(shù)據(jù)的進行AI算法模型訓(xùn)練、迭代與支持。相關(guān)AI數(shù)據(jù)的采集、標注與價值挖掘是人工智能技術(shù)得以在實際應(yīng)用場景中大展拳腳的重要基石。
據(jù)IDC統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，全球每年生產(chǎn)的數(shù)據(jù)量將從2016年的16.1ZB猛增至2025年的163ZB。2020年，中國能夠保存下來的數(shù)據(jù)大約在10EB左右，其中80%—90%是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
伴隨數(shù)據(jù)指數(shù)級爆發(fā)而來的是人工智能在智慧城市、自動駕駛、智慧醫(yī)療、智慧金融、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等多個領(lǐng)域的大規(guī)模落地，數(shù)據(jù)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。
如何通過技術(shù)層、工具層的優(yōu)化，在最大限度提升人效比的同時提升數(shù)據(jù)標注準確性，做好數(shù)據(jù)標注這件“人機協(xié)作”的事，已經(jīng)成為AI應(yīng)用落地的重要課題。
數(shù)據(jù)標注平臺要有哪些“硬實力”
當前，各個領(lǐng)域最高質(zhì)量AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)需求也十分迫切。AI在各種各樣垂直領(lǐng)域進行落地，比如說教育、法律、智能駕駛、銀行金融等，每個領(lǐng)域都有細分專業(yè)化的要求。
其中，尤其智能化轉(zhuǎn)型的傳統(tǒng)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(xùn)練數(shù)據(jù)服務(wù)商的協(xié)助，幫忙他們進行AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)需求梳理、并引導(dǎo)企業(yè)數(shù)據(jù)需求，來獲取更加貼合使用場景的高質(zhì)AI數(shù)據(jù)，以縮減研發(fā)周期、加快落地進程，助力企業(yè)更快更好的智能化轉(zhuǎn)型。
在此背景之下，云測數(shù)據(jù)總經(jīng)理賈宇航認為，當前優(yōu)秀的AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)服務(wù)提供方，必須至少具備三種能力：對場景深度的還原能力、作業(yè)協(xié)同化能力、專業(yè)化能力。和荒蠻時期的勞動密集型數(shù)據(jù)標注公司不同，云測數(shù)據(jù)配備有專業(yè)搭建場景的實驗室、數(shù)據(jù)標注基地和集成前沿技術(shù)的數(shù)據(jù)標注平臺，通過有完善的數(shù)據(jù)生產(chǎn)流程、抽檢和質(zhì)檢環(huán)節(jié)并嚴格把控生產(chǎn)效率，保證AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量和效率。
以云測數(shù)據(jù)標注平臺4.0為例，相比傳統(tǒng)的采集數(shù)據(jù)、訓(xùn)練模型的方式，云測數(shù)據(jù)采用了“數(shù)據(jù)在環(huán)和模型迭代在環(huán)新方式”，將數(shù)據(jù)在環(huán)開發(fā)打通，將數(shù)據(jù)采集、處理、標注、訓(xùn)練、模型輸出進行持續(xù)迭代集成。
通過云測數(shù)據(jù)標注平臺4.0的工具賦能，在為AI提供了企業(yè)處理大規(guī)模感知數(shù)據(jù)的能力同時，可以減少數(shù)據(jù)采集周期，提升數(shù)據(jù)標注效率，并大幅降低AI模型訓(xùn)練成本，并幫助企業(yè)在數(shù)據(jù)識別準確率提升上達到傳統(tǒng)方式無法達到的高度，極大地加速了人工智能的落地迭代周期，節(jié)省大量研發(fā)時間和成本。
相比傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)標注工具，云測數(shù)據(jù)標注平臺4.0具有自研網(wǎng)絡(luò)傳輸工具加密傳輸數(shù)據(jù)、支持S3協(xié)議OSS私有安全存儲、支持多用戶訪問權(quán)限管理、支持全類型數(shù)據(jù)標注、AI智能輔助標注、多道數(shù)據(jù)質(zhì)量控制流程、完善的績效數(shù)據(jù)統(tǒng)計、支持私有化安全部署等多個能力。有AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)需求的企業(yè)，通過云測數(shù)據(jù)標注平臺4.0可以極大提升數(shù)據(jù)處理效率，結(jié)合數(shù)據(jù)在環(huán)，通過引入模型輸出預(yù)識別結(jié)果，可進一步降低人員處理投入，迭代后期，人員只處理關(guān)鍵高價值數(shù)據(jù)和對AI輔助標注結(jié)果進行審核驗證，人力成本逐步下降。
同時，云測數(shù)據(jù)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單的指導(dǎo)就可以使用平臺的各種功能及標注工具。
綜合各種優(yōu)勢來看，云測數(shù)據(jù)標注平臺4.0可以助力企業(yè)AI數(shù)據(jù)訓(xùn)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)布了一份長達80頁的《人工智能：下一個數(shù)字前沿》的報告，其中的核心觀點就是，傳統(tǒng)企業(yè)如果不及時進行人工智能轉(zhuǎn)型，就會被人工智能的早期使用者越甩越遠。
三年時間過去，當時的積極轉(zhuǎn)型者都已經(jīng)在走在行業(yè)前端，進行人工智能自我革命的企業(yè)已經(jīng)越來越多。因為它們都明白一個普世真理，如果你不自我進化，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，則也需要一個好的幫手為其助力。可喜的是，經(jīng)歷過人工智能領(lǐng)域草莽斗爭后，脫穎而出的專業(yè)化AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)服務(wù)商，已經(jīng)能夠幫助企業(yè)大幅度縮短人工智能應(yīng)用落地的進程，減少智能化改革的成本，加速AI時代到來。
