跟着职业高速数字化开展及AI技术创新运用的出现,AI工业正在迎来一个新的黄金开展期,人工智能研制运营一体化(Model/MLOps)开端十分重视,旨在以高质量AI数据为燃料推进AI模型快速迭代,高效交给优质AI模型推理服务,助力企业组织进步AI研制运营效能,驱动本身智能化转型。

  尽管国内外许多科技公司有意识地推出MLOps渠道或东西,但Model/MLOps的办理体系尚处于开展初期,这种局势下为了躲避职业的无序开展,构建开发办理规范化体系,进步流程规范性、进程自动化、规范一致性变得尤为重要。

  2022年4月底,我国信息通讯研究院云核算与大数据研究所(我国信通院云大所)重磅发布全球首个AI模型开发办理规范——《人工智能研制运营一体化(Model/MLOps)才能成熟度模型榜首部分:开发办理》,这是《人工智能研制运营一体化(Model/MLOps)才能成熟度模型》系列的首个规范,为企业组织在机器学习项目开发办理上供给才能成熟度参阅根据。

  其间,云测数据作为仅有一家AI数据服务范畴头部企业,与华为、百度、京东、华夏银行等数十家抢先科技公司,大型金融组织、运营商一起参加了本次规范编写,对企业组织开展人工智能研制运营办理体系具有极端严重的引导和学习作用。

  尤其在AI数据服务范畴,数据质量的好坏是决议AI运用落地作用的首要的要素。云测数据参加编写的“数据处理”部分有力地推进了AI数据服务范畴构建规范化体系,为AI模型快速获取高质量练习数据供给了科学方法论。

  开发AI模型需求根据模型练习要求“定制”很多数据,但这一些数据不是AI运用所需的高质量练习数据。在云测数据参加编写的数据处理部分指出,数据需求经过处理进程,包含预处理、标示和版别办理,以便削减数据反常、缺失、冗余等问题,确保模型练习作用。

  数据预处理指数据清洗、数据转化和数据增强的进程。经过人工或机器辅佐挑选方法,再根据特定规矩,挑选出有价值的数据,然后转化成合适数据处理的描绘方式,再根据现有数据变换出更多新的数据,进步模型泛化才能。

  接下来是数据标示,数据标示是把像素、语音信号、文本等内容转化成机器可理解的数据,再进行辨认处理,是AI模型能学习和精确猜测的要害。支撑AI运用质量的背面是算法精度,因而数据标示的精确度能直接影响AI运用的质量。

  实际上,AI数据服务商场开端便是环绕数据标示工业延展强大,而跟着AI数据挑选规范的构成,数据质量,职业经历和日渐丰厚的场景对AI运用有所影响,数据标示工业也开端走向细分商场。

  作为AI数据服务商场的领头羊,云测数据也在同步完善全体AI数据生态,细化和规范数据服务。面向智能驾驭、才智城市、智能家居、才智金融、新零售等很多范畴供给一站式数据处理服务,供给通用数据集、数据标示渠道&数据办理体系等生产东西,完结“数据质料”到最后的“数据制品”全链条打通,继续为核算机视觉、语音辨认、自然语言处理、常识图谱等AI干流技术范畴供给高价值数据支撑。完结场景数据专业化、高质量交给,协助科技公司更快更好地完结AI运用成功落地。

  跟着数据的指数级增加,咱们的新式AI运用开发将要求更高的数据质量来作为运用规范,加快缩短咱们与未来的间隔,等待云测数据助力更多AI运用场景化落地、更多传统企业完结智能化转型的精彩体现!