AI数据的精耕细作时代:一场高质量大安全的实力比拼

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在2025年,97%的大公司将采用AI;

到2025年,企业的数据利用率将达到86%;

在2025年,每10,000名制造业员工将使用103台机器人.

上周有这样一份报告,该报道广为流传。那是《华为发布面向2025十大趋势》。这份166页的报告向我们展示了2025年的智慧世界,未来触手可及。

AI和大数据的前几个判断来自于此。当然,数据并不耸人听闻,而是基于一系列严格的定量预测和推导模型。显然,人工智能的作用将更加突出,数据的价值将被揭示出来。

除了报告,我们回到现在并面临许多非常现实的问题。此前,“哈佛商业评论”的一项研究发现,只有3%的公司数据符合基本质量标准。近一半的数据质量问题会导致严重的负面业务后果。根据普华永道最近的一份报告,大公司发现多年来编制的糟糕的客户和业务数据可能会阻止他们使用人工智能和其他数字工具来削减成本,增加收入并保持竞争力。

这个问题在中国非常普遍,后果也令人担忧。数据不佳可能会导致误导性结果。除了浪费时间和金钱来分析不良数据外,人工智能系统还可以引导公司采取更加浪费的措施。

不难看出,人工智能的高质量数据的重要性,无论是商业还是升级到人工智能的过程,都是不言而喻的。人工智能数据服务还有很长的路要走。

有这样的共识,即真正的创新是困难和危险的,它必然会包含无法估量的市场机会。在AI数据服务领域尤其如此。作为唯一且重要的指标,数据准确性的发言权也将成为每个竞赛的焦点。

例如,我们已经看到这样一个人工智能数据服务提供商,云测量数据,提供此类服务的众多公司,第一个通过最困难的业务,更加重视质量,效率和安全性。

公司有哪些优势和策略来掌握数据服务的话语权?我们也试图探索和揭示。

首先,横跨山区时间的AI数据服务

当我们看这家公司时,我们还需要了解AI数据服务的开发过程。许多新的东西或模式将经历从简单的初始粗糙度到后来的精细垂直化的状态。 AI数据服务的发展也是如此。

AI数据的开发可分为三个阶段。第一阶段是通过清理和标记互联网沉积数据来帮助算法完成初始认证和简单识别。

然而,随着人工智能的发展,互联网数据无法满足其培训需求,人工智能数据众包平台应运而生。在众包平台上,可以执行越来越丰富的数据收集和标记,为AI提供更多数据,进一步增强AI的功能。

到目前为止,从人工智能商业化的角度来看,许多头部人工智能公司越来越需要定制的场景数据,这些数据无法通过众包模式获得,需要定制化建设才能恢复真实场景。

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“从逻辑上讲,我们相当于帮助公司完成最重要,最困难和最专业的数据收集和标记。”

云测量数据总经理贾宇航定义了云测量数据目前正在做什么。

connect()超时!力量玩家云测量数据是一种特殊的存在。 Testin Cloud Test的AI数据服务品牌与其他公司的商业模式不同。它为企业提供和定制场景采集模式和高质量的数据标签服务,为更高数据标准的企业贡献和出口产品。程序。

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仅仅因为公司从企业服务开始并切入移动互联网的测试业务,它与数据服务自然契合,共同点是这一领域最困难的事情。

在测试领域,我们积累了足够的方法和相应的处理协同工作的方法,从更高级别的定制场景收集和切割,坚持自建数据标签库和定制的现场实验室,为企业提供最多。安全,最准确,全流程的集成数据服务解决方案。

第四,打破数据安全之路:从价值开始的标准旅程

数据安全正在成为大公司的底线。

对于云计算数据,他们的应对策略已根据公司价值定义。

从价值观来看,云测量数据始终能够帮助客户仅使用高精度数据构建核心障碍。它的作用是将现实世界的场景转换为准确,高质量和安全的数据,从而确保数据的独特性。

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另外,具体工作的具体实施,标记人员使用的计算机完全只是捕获和查看的权利,但获取的权利,以及所有相应的硬盘传输,都在加密硬盘中。完成后,收集设备直接连接到云服务器,所有操作人员都不会接触到数据,从根本上保证了数据的安全性。

V.云测量数据:重新定义AI数据服务

在重新定义方面,它会给人一种无法实现的感觉。

在云计算数据的视角中,有两个层次的重新定义AI数据服务。一方面,如上所述,数据正在发展。目前,许多AI产品正处于逐步落地的阶段。所需培训数据的质量更高,质量更高。现有的服务模式是劳动密集型的。该类型转向专业服务,行业需要新的高效率和高质量标准。其次,企业拥有高质量的数据,逐渐被证明是构建竞争壁垒的重要指标。因此,对数据隐私和安全性的要求已经上升到新的高度。

在AI数据服务领域,云计算数据可用于在重新定义该领域时控制该业务。通过协作通信,相应的场景理解,建立相应的收集方案,简化数据,并从根本原因确保数据安全,“重新定义AI数据服务”。

新芒X说

根据Dimensional Research的一项新研究,大多数从事人工智能和机器学习计划的公司(78%)表示这些项目停滞不前,数据质量是罪魁祸首之一。

对于人工智能公司来说,“生成数据,丢失数据”毫不夸张。

对于自成立以来承担了更加困难的AI数据服务的云测量数据,它继续使用准确,高质量和安全的数据为用户带来更多价值。由它提供的一站式和全链模式可以作为一个。目前最合适的服务AI数据模型。

展望未来,云测量数据已经准备就绪。