切换到宽版
  • 548阅读
  • 0回复

[智能应用]为什么说好的AI训练数据平台对人工智能至关重要 [复制链接]

上一主题 下一主题
在线huozm32831

UID: 329002

精华: 1097
职务: 超级斑竹
级别: 玉清道君
 

发帖
106166
金币
2179
道行
19523
原创
29307
奖券
17275
斑龄
190
道券
10126
获奖
0
座驾
 设备
EOS—7D
 摄影级
专家级认证
在线时间: 20019(小时)
注册时间: 2007-11-29
最后登录: 2024-11-23
只看楼主 倒序阅读 使用道具 楼主  发表于: 2021-06-17
— 本帖被 兵马大元帅 执行加亮操作(2024-02-22) —
           人工智能技术正应用到各个行业当中,并对推动人类科技经济发展起着加速作用。麦肯锡全球研究所(McKinsey Global Institute)的一项预测显示,随着人工智能技术越来越成熟,能力越来越强,预计它将极大地推动世界经济,到2030年将创造约13万亿美元的附加价值。



作为人工智能产业的内部驱动力,数据、算法和算力三大要素对人工智能技术的升级发展至关重要。受政策利好、技术发展迅猛、场景需求剧增的影响,人工智能在各个行业逐渐落地的过程中,对数据精准程度、数据维度和样本复杂性的要求正在变得越来越高,这对数据标注技术、标注平台能力、不同维度数据协同标注等都提出了挑战。

尤其在数字化转型的背景下,各个行业对智能化的需求爆发的很快,各种AI基础设施和解决方案的发展也极为迅速。而在AI应用实践中,优质的AI训练数据工具对于行业智能化升级的价值提升就会更为明显,优质的工具将从数据精准程度、数据维度和样本复杂性的等角度提升AI训练数据的价值,最大限度地提升人工智能推进落地的效率。

以智能驾驶为例。在智能驾驶技术中,安全行驶是首要前提。这其中,感知是最重要的内容之一,没有对车辆周围三维环境的定量感知,就犹如人没有了眼睛,智能驾驶的决策系统就无法正常工作。与其他应用场景相比,智能驾驶的落地场景相对复杂,尤其面对复杂多变的路况环境,背后尤其需要有海量的、多维度的数据采集标注做支撑。

好的AI训练数据平台,在处理多维度数据的层面可以做到视觉,语音,文本,点云等的全品类支撑。以云测数据标注平台4.0为例,可通过“2D3D融合功能”对智能驾驶所需数据类型进行对应的融合标注,将点云中的标注物体通过融合参数映射到2D图中。如下所示:



在标注工具方面,云测数据全面支持3D点云标注、3D矩形框选、语义分割、目标跟踪(用于标注点云连续帧)、2D3D融合标注等工具的使用,同时拥有快速切帧、复制功能、2D图辅助框、有效标注区域、预置框、自动贴合等一系列提高标注效率和准确度的辅助功能,并保证数据标注的流畅性和时效性,以及行业内领先的数据标注精准度。




不仅如此,作为行业内专注场景化、高质量AI训练数据服务的头部服务商,标注平台4.0涵盖了市面上所有的标注工具,操作简单便捷效率高。在为AI提供了企业处理大规模感知数据的能力同时,可以减少数据采集周期,提升数据标注效率,并大幅降低AI模型训练成本,并帮助企业在数据识别准确率提升上达到传统方式无法达到的高度,极大地加速了人工智能的落地迭代周期,节省大量研发时间和成本。

据了解,云测数据标注平台4.0是业内标注工具最齐全、综合效率最快的平台。可实现AI数据训练过程综合效率200%的提升、企业服务成本降低60%、标注精度更是高达99.99%,堪称算法工程师最佳搭档。



展望未来,数据将成为各个行业的核心资产,如何挖掘数据背后的价值,则少不了数据标注平台工具的提效。相信在优质平台工具的的加持下,AI训练数据的质量和效率可以更上一层楼,持续推动AI产业的场景化落地,加速实现更多行业的智能化升级。
山庄提示: 道行不够,道券不够?---☆点此充值☆