AI数据集有了科学的管理方法,可持续发挥数据价值

数据与算法、算力堪称人工智能行业“三驾马车”。其中,数据从本质上决定了人工智能的落地水平。日前,“云测数据标注平台-AI数据集管理系统”在2021年服贸会成果发布。

据IDC统计,全球每年生产的数据量将从2016年的16.1ZB猛增至2025年的163ZB。2020年,中国能够保存下来的数据大约在10EB左右,其中80%—90%是非结构化数据。

本次在服贸会上正式发布的 “AI数据集管理系统”是业内专注于AI数据集资产的管理系统,也是云测数据基于人工智能行业前瞻性发展的具象化技术产品体现。“云测数据AI数据集管理系统”可帮助企业系统的解决数据储存、数据检索、数据资产权限管理、标签结果可视化等的数据管理问题。

在中国,AI数据服务行业已经发展到了规范化的阶段。据《2020年中国AI数据服务行业研究报告》数据显示,到2020年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步,核心产业规模超过1500亿元,到2025年人工智能核心产业规模超过4000亿元,到2030年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平,核心产业规模超过1万亿元。

特别是在人工智能下的各场景需求剧增的情况下,作为AI技术的底层支撑,数据服务尤为重要。

作为 AI 技术的底层支撑,高质量的训练数据越来越受到业界的重视。随着人工智能深入自动驾驶、智慧医疗、智慧教育等诸多行业领域,AI算法对训练数据维度和样本复杂性的要求变得越来越高,对数据标注技术、标注平台能力、不同维度数据协同标注等都提出了挑战。

作为AI训练数据服务头部企业,云测数据一直致力于为人工智能技术落地提供高效率、高质量、场景化的数据服务与策略,除了数据集产品、数据采集标注服务,云测数据更是一直立足技术研发,坚持自主创新,通过开发数据处理工具为行业赋能。自主研发的云测数据标注平台为AI相关企业提供了一站式、大规模处理训练数据的能力,可助力AI数据训练综合效率提升200%、标注精准度最高可达99.99%。 这也标志着,“数据”作为人工智能三大基石之一,已近迈入了高品质时代。

在获得高质量训练数据之后,如何管理数据资产、更好的发挥数据价值成为人工智能企业产业落地的“最后一公里”。

事实上,在AI数据训练过程中,数据资产面临着不能充分利用、管理方式不完善等挑战。云测数据介绍,人工智能落地商业化时代,企业面临着自身数据量大,针对某个特殊问题场景难找到有价值数据的普遍困境。

云测数据-AI数据集管理系统专注于Al数据集的上传、管理、存储、分享,数据类型标签化管理,同时可以支持标注结果的存储,并对标注结果可视化。助力客户进行数据管理,提升数据训练的匹配度,高效开展模型训练,增强Al领域的核心竞争力。

目前,云测数据深度合作伙伴覆盖了汽车、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,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。

通常来说,数据标注得越准确,数量越多,模型效果越好,最后的AI产品效果就越好。中国AI数据服务经过野蛮生长期后,脱离实验室走向实际场景落地,数据服务也从幕后走到台前。

据艾媒咨询,预计在未来10年,中国AI数据服务主要应用于智慧医疗、智慧金融、新零售、智能安防、智慧家居等实际场景,伴随技术的成熟、平台的布局,未来市场发展潜力将不断拓展,AI数据服务+各场景将成为可能。

随着人工智能产业落地速度将明显提速,中国AI数据服务行业也将迎来巨大的发展浪潮。

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