今天是2019年12月XX日,距離2020年還有X天。

年末盤點一下,你還記得自己立下的那些Flag嗎?

也許你早已不記得了。

也許你還記得,但眼看著Flag就要倒下了。

 

但有人把三年前吹的牛,變成了現實。

2017年,我國在《新一代人工智能發展規劃》里,立下了一個這樣的Flag:在2020年中國人工智能的技術與應用水平發展至世界先進水平

中國到底有沒有實現這一目標呢?請看一組數據:

目前,中國人工智能人才總量居世界第二、中國人工智能企業數量為全球第二、中國是全球人工智能專利布局最多的國家、中國人工智能論文總量和高被引論文數量均為世界第一……

 

在中國人工智能高速發展的背后,是大量人才智慧的匯聚,也是海量優質數據的支撐。

 

你不知道的數據標注

數據標注是人工智能進行模型訓練必不可少的一環這是將最原始的數據變成算法可用數據的過程:原始數據一般通過數據采集獲得,數據標注相當于對原始數據進行加工,然后輸送到人工智能算法和模型里進行調用。

如果把機器比做一個小孩的話,那數據采集就類似于買菜,數據標注則類似于把菜進行加工。加工好的菜用來喂養小孩,最終變成助力小孩成長的養分。

 

眾所周知,一道完美的菜,不僅要色香味俱全,最好還能保證健康和營養均衡。這就要求“廚師”不僅要會做菜,而且還要對菜的質量有較高的要求。

在數據標注工作中,不少企業都會要求注質量優先。因為高質量數據之于人工智能,無論是業務層面,還是升維到人工智能的整體發展進程,重要性不言而喻

目前,大部分算法在擁有足夠多的普通標注數據的情況下很容易將準確率提升到95%,但從95%再去提升到99%就需要大量高質量的標注數據。可以說,高質量的數據是制約模型和算法突破瓶頸的關鍵指標。

 

滿足了質量需求,接下來就要滿足速度的要求。因為對于一些飯量較大的孩子而言,喂食的速度太慢,可能滿足不了他的成長需求。

現階段數據標注主要依靠人力來完成,百萬級的數據對于標注員來說是一個不小的壓力。再加上人工智能企業的數據需求是多樣化的——任何場景下的任何事物都有可能成為標注需求

為了滿足企業需求,提升標注速度,大部分的數據服務公司都會使用標注工具來輔助工作——一個強大的標注技術平臺將會保證標注質量的同時,有效提升標注效率。

 

數據標注速度提升的直接結果是標注成本自然降低。不過,在行業混亂的數據運營模式下,數據安全是需求方最為關注的問題。

文思海輝在數據標注領域,擁有一支專業的標注團隊,助力了大量知名互聯網企業的人工智能產品落地,服務領域包括無人駕駛、智能機器人等,積累了豐富的項目實踐經驗。

在數據質量層面,我們始終以高于客戶標準2%—5%的要求來規范自己;在標注工具層面,我們有自己的標注平臺,能滿足客戶對于點、面、不規則多形態的數據標注需求,具備對任何數據進行標注的能力;在數據安全層面,我們采取ODC交付模式,以絕對的安全保障交付。

 

洞察君溫馨提示:不到最后一秒,Flag大旗不倒