AI走向工程化，数据瓶颈怎么破？
当人工智能从产品化走向工程化，面临的核心问题是，如何将AI数据、算法、模型与实际场景相结合，从而更高效运用数据、推动AI规模化应用。云测数据近日发布“面向AI工程化的新一代数据解决方案”，这是AI数据行业领域面向AI工程化的首个数据解决方案。
数据有了“一站式”解决方案
在人工智能领域，科学家吴恩达曾提出一个二八定律：80%的数据+20%的模型=更好的AI。
在云测数据总经理贾宇航看来，“80%的数据”并不容易实现——其中一个挑战就是数据处理伴随着AI应用的算法迭代，从历算法预研期、算法研发期再到算法持续优化期，每一个阶段的算法都有其特点，每阶段所需要的数据侧重点不一样。
如何通过数据的升级迭代，帮助企业完成AI工程化，让人工智能实现更快的产业落地？云测数据面向AI工程化推出的新一代数据解决方案，通过成熟数据管理和标注平台，与企业完成系统集成+支持企业自定义预标注、算法接口+人员管理、项目管理体系+安全交付软硬件支持的方式，为AI相关企业提供处理大规模感知数据的能力，加速了人工智能相关应用的落地迭代周期。
99.99%的精度如何做到
AI的落地，对数据精准程度要求越来越高，据介绍，云测数据最高交付精确度可达99.99%。这是如何做到的？
贾宇航介绍说，云测数据首先在标注流程上实现了正规化和科学化，并通过 “数据场景实验室”提供的场景化AI数据，保障了人工智能落地应用的场景丰富性；同时通过执行专业化的数据管理流程、优化数据处理工具、提升标注人员专员素养、提高数据标注的精度要求等举措，来保障数据的准确率和时效性；另一方面，也通过满足ISO27001等相关管理认证以及隐私信息管理体系认证，为数据隐私安全做好了保障。
目前人工智能技术以有监督学习的模型训练方式为主，对数据有着强依赖。高精度AI数据交付在助力AI产业场景化落地的同时，不仅带来了更好的用户体验，也进一步带动算力、算法等领域的提升。
【记者】郜小平
【作者】 郜小平
南方产业智库
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