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AI走向工程化,数据瓶颈怎么破?

当人工智能从产品化走向工程化,面临的核心问题是,如何将AI数据、算法、模型与实际场景相结合,从而更高效运用数据、推动AI规模化应用。云测数据近日发布“面向AI工程化的新一代数据解决方案”,这是AI数据行业领域面向AI工程化的首个数据解决方案。

数据有了“一站式”解决方案

在人工智能领域,科学家吴恩达曾提出一个二八定律:80%的数据+20%的模型=更好的AI。

在云测数据总经理贾宇航看来,“80%的数据”并不容易实现——其中一个挑战就是数据处理伴随着AI应用的算法迭代,从历算法预研期、算法研发期再到算法持续优化期,每一个阶段的算法都有其特点,每阶段所需要的数据侧重点不一样。

如何通过数据的升级迭代,帮助企业完成AI工程化,让人工智能实现更快的产业落地?云测数据面向AI工程化推出的新一代数据解决方案,通过成熟数据管理和标注平台,与企业完成系统集成+支持企业自定义预标注、算法接口+人员管理、项目管理体系+安全交付软硬件支持的方式,为AI相关企业提供处理大规模感知数据的能力,加速了人工智能相关应用的落地迭代周期。

99.99%的精度如何做到

AI的落地,对数据精准程度要求越来越高,据介绍,云测数据最高交付精确度可达99.99%。这是如何做到的?

贾宇航介绍说,云测数据首先在标注流程上实现了正规化和科学化,并通过 “数据场景实验室”提供的场景化AI数据,保障了人工智能落地应用的场景丰富性;同时通过执行专业化的数据管理流程、优化数据处理工具、提升标注人员专员素养、提高数据标注的精度要求等举措,来保障数据的准确率和时效性;另一方面,也通过满足ISO27001等相关管理认证以及隐私信息管理体系认证,为数据隐私安全做好了保障。

目前人工智能技术以有监督学习的模型训练方式为主,对数据有着强依赖。高精度AI数据交付在助力AI产业场景化落地的同时,不仅带来了更好的用户体验,也进一步带动算力、算法等领域的提升。

【记者】郜小平

【作者】 郜小平

南方产业智库

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  • 原文链接https://kuaibao.qq.com/s/20220929A053VQ00?refer=cp_1026
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