其中，云測數據作為唯一一家AI數據服務領域頭部企業(yè)，與華為、百度、京東、中原銀行等數十家領先科技公司，大型金融機構、運營商共同參與了本次標準編寫，對企業(yè)機構發(fā)展人工智能研發(fā)運營管理體系具有重要的引導和借鑒作用。
尤其在AI數據服務領域，數據質量的好壞是決定AI應用落地效果的重要因素。云測數據參與編寫的“數據處理”部分有力地推動了AI數據服務領域構建標準化體系，為AI模型快速獲取高質量訓練數據提供了科學方法論。
高質量數據是如何煉成的？
開發(fā)AI模型需要基于模型訓練要求“定制”大量數據，但這些數據不是AI應用所需的高質量訓練數據。在云測數據參與編寫的數據處理部分指出，數據需要經過處理過程，包括預處理、標注和版本管理，以便減少數據異常、缺失、冗余等問題，保證模型訓練效果。
數據預處理指數據清洗、數據轉換和數據增強的過程。通過人工或機器輔助篩選方式，再基于特定規(guī)則，篩選出有價值的數據，然后轉換成適合數據處理的描述形式，再基于現有數據變換出更多新的數據，提高模型泛化能力。
接下來是數據標注，數據標注是把像素、語音信號、文本等內容轉換成機器可理解的數據，再進行識別處理，是AI模型能學習和準確預測的關鍵。支撐AI應用質量的背后是算法精度，因此數據標注的精確度能直接影響AI應用的質量。
實際上，AI數據服務市場最初就是圍繞數據標注產業(yè)延展壯大，而隨著AI數據選擇標準的形成，數據質量，行業(yè)經驗和日漸豐富的場景對AI應用有所影響，數據標注產業(yè)也開始走向細分市場。
作為AI數據服務市場的領頭羊，云測數據也在同步完善整體AI數據生態(tài)，細化和規(guī)范數據服務。面向智能駕駛、智慧城市、智能家居、智慧金融、新零售等眾多領域提供一站式數據處理服務，提供通用數據集、數據標注平臺&數據管理系統(tǒng)等生產工具，實現“數據原料”到最后的“數據成品”全鏈條打通，持續(xù)為計算機視覺、語音識別、自然語言處理、知識圖譜等AI主流技術領域提供高價值數據支持。實現場景數據專業(yè)化、高質量交付，幫助科技企業(yè)更快更好地實現AI應用成功落地。
總結
隨著數據的指數級增長，我們的新型人工智能應用開發(fā)將要求更高的數據質量來作為使用標準，加速縮短我們與未來的距離，期待云測數據助力更多AI應用場景化落地、更多傳統(tǒng)企業(yè)完成智能化轉型的精彩表現！
