以上橫軸為數(shù)據(jù)量，縱軸為準(zhǔn)確率，藍(lán)色以及綠色線條分別代表深度學(xué)習(xí)以及傳統(tǒng)算法。根據(jù)Jeff Dean的預(yù)判，隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的不斷擴(kuò)大，未來深度學(xué)習(xí)算法的精度也將不斷提升。

人工智能背后的數(shù)據(jù)力量 

人工智能的發(fā)展目標(biāo)是讓機(jī)器像人類一樣學(xué)會(huì)學(xué)習(xí)。算法模型訓(xùn)練、提升性能、機(jī)器學(xué)習(xí)等都需要大量數(shù)據(jù)的迭代與支持，數(shù)據(jù)的采集、標(biāo)注與價(jià)值挖掘是AI得以在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中大展拳腳的重要工作前提。

而想要做好“數(shù)據(jù)”，不僅是要懂 “數(shù)據(jù)”，更重要的是針對(duì)數(shù)據(jù)采集標(biāo)注軟件工程能力和系統(tǒng)能力入手。事實(shí)上，正所謂“工欲善其事必先利其器”，如何通過技術(shù)層、工具層的優(yōu)化，在最大限度提升人效比的同時(shí)提升數(shù)據(jù)標(biāo)注準(zhǔn)確性，做好數(shù)據(jù)標(biāo)注這件“人機(jī)協(xié)作”的事，成為AI應(yīng)用落地的重要課題。

面對(duì)當(dāng)前市場(chǎng)需求，AI數(shù)據(jù)服務(wù)供應(yīng)商為助力AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展積極獻(xiàn)言建策，紛紛做出積極嘗試。云測(cè)數(shù)據(jù)推出的數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)以完成人工智能算法訓(xùn)練所需的數(shù)據(jù)“在環(huán)迭代”為目標(biāo)，致力于推動(dòng)AI模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)持續(xù)以高效率、高質(zhì)量的特點(diǎn)，加速AI在行業(yè)的場(chǎng)景化落地。

全品類、多工具組件，可靈活部署

由于AI應(yīng)用場(chǎng)景邊界的不斷擴(kuò)展，數(shù)據(jù)標(biāo)注工具也從簡(jiǎn)單過渡到復(fù)雜，以往市面上開源工具多已經(jīng)無法適應(yīng)工具需求從簡(jiǎn)易到復(fù)雜的變化。加之?dāng)?shù)據(jù)標(biāo)注業(yè)務(wù)具有多樣性、豐富性，集成多樣性、靈活些的標(biāo)注工具平臺(tái)成為實(shí)現(xiàn)現(xiàn)階段精準(zhǔn)標(biāo)注數(shù)據(jù)的首要需求。

云測(cè)數(shù)據(jù)推出的數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)支持圖像、文本、語音、視頻以及點(diǎn)云數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)類型的一站式加工處理，擁有3D立體框、點(diǎn)云語義分割、特征點(diǎn)、線段、矩形框、曲線、平面立體框、多邊形等20+種工具組件，可靈活滿足不同的標(biāo)注需求，配合算法模型進(jìn)行數(shù)據(jù)處理落地，并支持標(biāo)注工具的定制開發(fā)。

可視化項(xiàng)目管理，助推產(chǎn)能提升

前文有說到，開源工具可滿足數(shù)據(jù)標(biāo)注需求前期的簡(jiǎn)單需求，在選擇標(biāo)注工具平臺(tái)方面，也有一些AI科技企業(yè)和數(shù)據(jù)服務(wù)商通過改寫開源工具以獲得標(biāo)注能力。但這樣的操作極具局限性——改寫的工具僅能滿足當(dāng)前最急迫的標(biāo)注需求，長期卻無法適應(yīng)項(xiàng)目更替。

在云測(cè)數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)的流程管理上，可準(zhǔn)確地把控從創(chuàng)建任務(wù)、分配任務(wù)、標(biāo)注流轉(zhuǎn)到質(zhì)檢/抽檢等環(huán)節(jié)，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)標(biāo)注過程的全流程掌控，數(shù)據(jù)標(biāo)注后經(jīng)過審核、質(zhì)檢、驗(yàn)收等不同環(huán)節(jié)確保數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性。平臺(tái)流程之間的自動(dòng)化流轉(zhuǎn)的作業(yè)銜接，達(dá)到了更快的流轉(zhuǎn)速度，能更好的提升數(shù)據(jù)作業(yè)的效率。同時(shí)在整個(gè)項(xiàng)目流轉(zhuǎn)的過程中，操作員無法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行下載和傳輸，風(fēng)險(xiǎn)管控機(jī)制完善，可全方位保證數(shù)據(jù)的隱私安全。

更好的數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)，解決數(shù)據(jù)訓(xùn)練問題

隨著人工智能技術(shù)在各個(gè)行業(yè)的落地進(jìn)程不斷加速，算法模型對(duì)數(shù)據(jù)提出了更高要求。在“工欲善其事必先利其器”這樣的背景之下，數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)在質(zhì)量和生產(chǎn)效率上都制約著產(chǎn)能的提升。數(shù)據(jù)標(biāo)注工具的結(jié)構(gòu)創(chuàng)新、智能化、工程化等能力，才是助力AI產(chǎn)業(yè)快速落地的推進(jìn)器，成為行業(yè)發(fā)展過程中各方的共同追求。

崔歡歡