当前,人工智能技术快速发展,成为新一轮科技创新的核心驱动,对世界经济、社会进步和人类生活产生深刻影响。从人工智能技术的研究方向来看,无论是在传统机器学习领域或是深度学习领域,基于训练样本有明确标签或结果的监督学习仍然是一种主要的模型训练方式。尤其是深度学习领域,需要更多数据以提升模型效果。
可以说,高质量的数据标注工作是推进人工智能技术落地的重要环节之一,数据标注的质量和规模对于提升AI模型应用效果的成功至关重要。在这一过程中,如何从技术层面、工具层面提升人员效率、标注精准度,成为目前阶段的重要课题。
其实,准确度和可信度是针对最终交付的数据质量来说的。在数据标注过程中,数据精准度=验收合格数量/全部数量,这意味极高的精准度不仅要满足一些客观标准,还需要与AI项目方的需求深度契合,通过基于需求的验收过程。
从头部代表企业云测数据的一系列操作中我们观察到,专业的数据标注平台会通过标准化的流程、方法论和人员机制,提高平台的流程化协作能力,来保证数据服务团队的高效的服务能力,准确地把控从创建任务、分配任务、标注流转到质检/抽检等环节,实现对数据标注过程的全流程掌控,更好的提高数据标注的效率、精准度和隐私安全。
从云测数据的标注工具上来看,其设置了很多提升效率和精度的技术设置。举例来说如标注物体的属性快速选择、标注物体的归档及一些快捷键的使用;又或者在3D点云数据标注中的“2D3D融合”、“自动贴合”等功能。在“2D3D融合标注”中,可在标注界面显示3D场景对应的2D图片,并且3D中的标注物会与2D中的标注物相对应,从而进行更加精细化的标注,配合快速切帧、辅助框、有效标注区域、预置框、自动贴合等一系列辅助功能,可大大提高标注效率和准确度。
从纠错保障上来看,云测数据采用了基于规则的机器筛查方式,能够在人工校验流程前根据所标注项目的要求引入相关查错规则,进一步保障了数据精度的提升。
“得数据者,得人工智能”。如今,人工智能已成为国际竞争新焦点,企业如何建立数据核心竞争壁垒已成为发展的重中之重。事实上,除了数据标注的质量和效率,数据服务商的全品类服务能力、数据的隐私安全保护、独立第三方的身份,也是企业进行AI合作所考量的重要因素。像云测数据这样的专业数据采集标注服务商,从数据场景实验室建立、数据标注基地的建立、自身专业工作人员积累、高效的组织协同方式等的一体化的服务,为需要高质量的AI数据处理内容做到了有力的保证。
据了解,云测数据的服务已经在众多领域中落地,覆盖了汽车、手机、工业、家居、金融、安防、教育、新零售、地产、生态系统等行业。其中包含众多世界500强企业、高校科研机构、政府机构,头部AI企业和大型互联网企业覆盖率超90%,涵盖了计算机视觉、语音识别、自然语言处理、知识图谱等AI主流技术领域。
对于整个人工智能行业来说,在高质量AI数据的助力下,人工智能技术对真实场景世界的理解将更进一步。相信云测数据作为人工智能产业链上的重要一环,将立足数据安全,瞄准更高质量、聚焦落地场景,持续加大在AI数据领域的技术研发与落地实践,充分发挥AI数据的“源动力”价值。
