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原始云测量数据的AI数据服务之路【亚搏彩票】

发布日期:2021-01-06 09:39浏览次数:
本文摘要:AI数据服务作为一个非标准领域,必须根据不同的行业领域和不同的市场需求进行定制,数据标注、标准化、标准化、机读化的过程缺一不可,这意味着云数据专业化的领域没有捷径可走。在可观察数据标记任务的数量级之下,在行业当前市场需求的末端,对于准确和高质量的数据有着广泛的共识。

市场需求

计算能力、模型和数据包含人工智能的三个要素。过去我们太注重计算能力和模型。但是,随着对人工智能的理解,好的算法和模型仍然是珍贵的物种。相反,那些标有高质量的数据就成了如今特别稀缺的“黑金”。

“公司的壁垒还是算法,不是数据。让算法用足够的数据让产品一起运作。

”人工智能和机器学习领域的国际权威学者吴恩达在以“人工智能是新电”为主题的演讲中强调了数据的重要性。无独有偶,李开复在清华大学“清华学校计算机科学实验班”题为《人工智能的黄金时代》的演讲中也谈到了这种观点。

“如果你有垄断性的大数据,就不会有可观的优势。”以上都指出了一点,就是AI的兴起需要“好”的数据作为基础,这也是云测量数据正式建立的思路。原始云测量数据的AI数据服务之路”从2011年开始,泰森云测量致力于帮助行业智能化。

除了测试业务,我们已经成为专业领域的专属品牌,专注于AI数据服务的云测量数据也成为数据领域的标杆品牌。目前,我们整个数据服务团队已经达到1000人。通过与标准审查分离的精简操作模式和数据安全机制,可以更好地保证数据的高质量生产和数据隐私,从而更好地为人工智能落地。获得定制的‘数据滋养’。

”云测数据总经理贾雨航在拒绝接受钛媒采访时表示。AI数据服务作为一个非标准领域,必须根据不同的行业领域和不同的市场需求进行定制,数据标注、标准化、标准化、机读化的过程缺一不可,这意味着云数据专业化的领域没有捷径可走。早期数据标注服务的门槛不低。

几个人几台电脑之后,运营商就可以运营了,造成了混业同质化竞争。此时,人工智能也处于发展的初级阶段。但是,当人工智能进入深水区,“智能应用于人”的势头越来越热,相对不合适的算法对数据精度和质量的排斥也在上升,于是他们拒绝做AI数据服务的提供者,他们想为人工智能获取定制化、简单化的高质量数据,并还原应用到场景中。

有鉴于此,贾雨航告诉他的钛媒,“以人脸关键点识别为例,以前的数据标注往往一句话就能描述出其任务市场需求,现在已经发展到上百个关键点。一般来说,人脸数据标注任务的数量级,有时候四张A4纸可能无法完成这些市场需求,人脸数据标注只是很多领域的任务市场需求之一。”在可观察数据标记任务的数量级之下,在行业当前市场需求的末端,对于准确和高质量的数据有着广泛的共识。这就拒绝了数据服务要在数据标记和收集上下大功夫,小团队的能力范围变得捉襟见肘。

数据

当你回到面向多个领域的数据标注的本质时,你不会发现依靠更多的人或使用“众包”模式往往不能解决问题数量的市场需求。数据标注人员能否统一协同管理,是否没有相关领域的科学知识,是一项数据任务的质量。

同时,这也是目前云数据的重点。就像医生可以很好地给ct医学片贴标签一样,云测量数据团队发现,那些需要缓慢而准确地展开数据标签的人往往会享受到驾驶体验。

云数据慢而健壮的秘诀是什么?既然如此,我们也必须思考一个问题,为什么云测量数据能做好,AI数据服务能做好?通过观察Testin云测量的发展历史,我们可以在后面找到答案。自2011年Testin Cloud Testing正式成立以来,已经为全球数百万企业和开发者提供服务,积累了丰富完整的技术能力和流程管理能力。2017年积极推出云测数据AI数据服务月。

换句话说,Testin云测的数据业务线从诞生到现在已经享受了7年企业服务积累的经验,在行业内继承了独立国家第三方的角色。天然的“以客户为中心”的企业服务基因是仅次于云测量数据区别于同行的护城河,客户的关键表现是“降本增效”。“与企业服务更注重美国环境下的标准这一事实不同,中国在服务方面要轻一些。

通过这么多年的仔细观察,我们发现是否能满足用户的真实市场需求只是一个很重要的点。并不是说企业一定要做一个平台或者一个工具,更多的是指企业或者行业的市场需求的到来,以及相应的服务模式的构建。”贾雨航补钛媒。以新开的零售店为例,一般来说,每个店每月都要通过一次判断。

通过店家判断的模式是让一个人拿着调查表去盘点。随着人工成本的降低和店铺数量的增加,这已经成为一笔巨大的支出。人工智能数据服务的引入,员工现在可以获得一个手机应用程序,物品数量、SKU和相应的sq一目了然。

“从不同的客户到系统,我们知道通过我们云测量数据的数据标记服务落地AI产品的企业,可以为企业增加大约三分之一的人工成本。”贾雨航说。


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