伴隨著數字經濟的向前發展,人工智能已經滲透了人們生活、工作所接觸的每個場景之中。隨著而來,數據也正呈現出指數級的增長。作為人工智能發展中的關鍵因素,數據對于AI來說,就像煤炭之于蒸汽機,電能之于燈泡,汽油之于汽車。
但稍有不同的是,后者都只是在提供勢能,而對于數據而言,它看似簡單,卻影響人工智能最終效果,只有高質量準確的數據才能夠給AI帶來價值,幫助AI落地,在這其中,高效的,高質量的AI訓練數據服務則是必不可少的。
AI訓練數據服務也需工具加持
我們需要先理解一下什么是數據標注?
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,數據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據的進行AI算法模型訓練、迭代與支持。相關AI數據的采集、標注與價值挖掘是人工智能技術得以在實際應用場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而來的是人工智能在智慧城市、自動駕駛、智慧醫療、智慧金融、工業互聯網等多個領域的大規模落地,數據標注質量的差異,已成為不同AI細分領域行業落地的重中之重。
如何通過技術層、工具層的優化,在最大限度提升人效比的同時提升數據標注準確性,做好數據標注這件“人機協作”的事,已經成為AI應用落地的重要課題。
數據標注平臺要有哪些“硬實力”
當前,各個領域最高質量AI訓練數據需求也十分迫切。AI在各種各樣垂直領域進行落地,比如說教育、法律、智能駕駛、銀行金融等,每個領域都有細分專業化的要求。
其中,尤其智能化轉型的傳統企業和科技企業相比,更需要有項目經驗豐富的AI訓練數據服務商的協助,幫忙他們進行AI訓練數據需求梳理、并引導企業數據需求,來獲取更加貼合使用場景的高質AI數據,以縮減研發周期、加快落地進程,助力企業更快更好的智能化轉型。
在此背景之下,云測數據總經理賈宇航認為,當前優秀的AI訓練數據服務提供方,必須至少具備三種能力:對場景深度的還原能力、作業協同化能力、專業化能力。和荒蠻時期的勞動密集型數據標注公司不同,云測數據配備有專業搭建場景的實驗室、數據標注基地和集成前沿技術的數據標注平臺,通過有完善的數據生產流程、抽檢和質檢環節并嚴格把控生產效率,保證AI訓練數據的質量和效率。
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“數據在環和模型迭代在環新方式”,將數據在環開發打通,將數據采集、處理、標注、訓練、模型輸出進行持續迭代集成。
通過云測數據標注平臺4.0的工具賦能,在為AI提供了企業處理大規模感知數據的能力同時,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,并幫助企業在數據識別準確率提升上達到傳統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,節省大量研發時間和成本。
相比傳統的數據標注工具,云測數據標注平臺4.0具有自研網絡傳輸工具加密傳輸數據、支持S3協議OSS私有安全存儲、支持多用戶訪問權限管理、支持全類型數據標注、AI智能輔助標注、多道數據質量控制流程、完善的績效數據統計、支持私有化安全部署等多個能力。有AI訓練數據需求的企業,通過云測數據標注平臺4.0可以極大提升數據處理效率,結合數據在環,通過引入模型輸出預識別結果,可進一步降低人員處理投入,迭代后期,人員只處理關鍵高價值數據和對AI輔助標注結果進行審核驗證,人力成本逐步下降。
同時,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。
綜合各種優勢來看,云測數據標注平臺4.0可以助力企業AI數據訓練綜合效率提升200%、服務成本降低60% 、標注精準度最高達99.99%。
AI也需要“幫手”
三年前,麥肯錫發布了一份長達80頁的《人工智能:下一個數字前沿》的報告,其中的核心觀點就是,傳統企業如果不及時進行人工智能轉型,就會被人工智能的早期使用者越甩越遠。
三年時間過去,當時的積極轉型者都已經在走在行業前端,進行人工智能自我革命的企業已經越來越多。因為它們都明白一個普世真理,如果你不自我進化,終將被世界的優勝劣汰準則所拋棄。
然而對于人工智能這項技術而言,則也需要一個好的幫手為其助力。可喜的是,經歷過人工智能領域草莽斗爭后,脫穎而出的專業化AI訓練數據服務商,已經能夠幫助企業大幅度縮短人工智能應用落地的進程,減少智能化改革的成本,加速AI時代到來。
