AI创新应用大赛公开课：你必须了解的AI数据三大

3月19日,由Qualm 主办、Test云测、CSDN、极视角、中科创达、OPPO、创业邦、TensorFlow Lite共同协办的“Qualm人工智能创新应用大赛”第三期线上公开课在CSDN学院开播,云测数据总经理贾宇航以“高质量数据迭代助力产业智能化” 为主题,和众多AI领域从业者进行了知识分享。

在人工智能发展如火如荼的当下,算法、算力及数据正在呈现相互制约又相互促进的螺旋式上升关系。贾宇航谈到,“当下人工智能正处于全面落地阶段,从各个落地场景出发的高质量数据,已经为现阶段最重要的关键点。”那么,高质量数据如何推进AI产业化落地?AI 数据服务业态又出现了哪些重大进步与改变?贾宇航结合云测数据的丰富的交付经验为这些问题一一作了解答。

人工智能正在改变人类的生活方式,并对企业工作效率的提升、成本的优化、效益的增量发挥着积极影响。而随着人工智能的不断成熟发展,它带来的改变将远远不止于此,在引领企业感知并进行决策变革方面,将发挥越来越大的作用。伴随当下智能化引入商业决策,AI的处理能力有几大趋势,分别是:场景多元化、样本多样化、内容专业化。

那么什么是场景多元化?以图像中的人脸识别为例,现在直播画面中的我,处于光线充足的场景中,这种情况下的人脸很容易识别。但在实际生活中人脸识别的应用场景很复杂。比如:识别人像的摄像头所面临的可能不止一张人脸,或者周围环境有暗光、侧光、背光、阴阳脸等情况。那么我们在真正地去面对实际的应用场景和应用问题的时候,就需要通过数据尽可能多的去覆盖各种复杂场景,以确保AI产品可以达到商业级的应用。

AI具有普惠性,怎么理解普惠性呢?以声音方面的智能音箱为例。在产品初期阶段,模型会围绕成年人的多维度语料数据来进行训练,相对来说这种数据的处理比较轻松。但在实际使用场景中,智能音响的使用者会涉及如方言、方言普通话、或者中英文混读等一系列的情况。所以我们不仅要对场景进行解析,也需要对使用人群做充分的了解。这样在做模型训练中,就可以通过数据采集和标注尽可能的满足样本多样化的需求,去保证产品的使用。

第三,内容专业化。现在产业拥抱人工智能是大趋势,有越来越多的具体问题需要引入行业专家。举一个典型的案例--医疗行业,它需要的是医生和人工智能训练师联手去解决智能化中所遇到的问题。另一方面,由于产业化的大趋势,人工智能训练师、数据标注服务人员也要具备相应的行业知识积累,才能更好服务于智能化落地,进行高质量的数据产出。

针对这三大趋势,云测数据通过两大模块,来满足当下AI对高质量数据的需求。一是建立数据场景实验室,云测数据通过搭建真实使用场景,从数据采集环节就可满足数据的场景需求;二是建立数据标注基地,用来确保数据标注质量、数据精准度、数据隐私安全性的需求。

目前,云测数据的数据采集标注服务覆盖了智能驾驶、智能家居、智能安防、智慧城市、新零售等等领域,还提供了如说活体非活体识别、手势交互、空间定位、货品识别等等实际的数据解决方案。

在云测数据不断的交付中过程中,我们发现数据质量已经成为AI产业化落地的首要需求。,数据生产效率和数据安全也同样是企业特别看重的细节。云测数据一直把数据视为合作企业的重要资产,并一直认为好的数据将会构建企业的核心竞争壁垒。所以云测数据自始至终都将质量、效率和安全放在数据交付的首位。可以说,自建交付基地和专职数据服务人员的规范化管理和硬实力的技术投入,是数据高质量交付的硬性保证;而完善的数据作业协同流转体系,在保证数据质量的,可大幅提升数据作业的生产效率;独立第三方的身份和支持私有化平台部署、驻场标注服务等数据隐私的各项措施,,来满足企业对数据安全的把控。

通过持续的软、硬件投入,云测数据得以专注于人工智能三要素之一的数据领域,为AI提供优质的数据支撑。在人工智能产业化的大背景下,成为推进AI平稳、健康发展的“发动机”,帮助更多企业完成智能化的转型。