L'ère de l'intelligence s'accélère et le développement de l'intelligence artificielle a encore besoin de données.

En 2023, la popularité de l’intelligence artificielle dépasse l’imagination des gens. Le lancement de ChatGPT a déclenché l’engouement pour l’intelligence artificielle. Depuis, une série d'applications basées sur de grands modèles d'intelligence artificielle nous ont progressivement fait comprendre que l'intelligence artificielle d'aujourd'hui n'est plus seulement un simple « assistant vocal », mais peut dans une certaine mesure aider ou remplacer le travail humain spécifique dans diverses industries.

Derrière le développement rapide de l'intelligence artificielle, le développement rapide de la technologie de l'intelligence artificielle basée sur l'apprentissage automatique dépend de la richesse du big data sous-jacent. Un modèle puissant nécessite comme base un ensemble de données contenant un grand nombre d'échantillons. La diversité des données aura un impact significatif sur le succès ou l'échec des modèles d'algorithmes. La fourniture de données d'IA de haute précision apporte non seulement une meilleure expérience utilisateur tout en aidant à la mise en œuvre de scénarios industriels de l'IA, mais accélère également l'arrivée de l'intelligent. ère, puissance de calcul motrice, algorithmes, etc. revitalisation du domaine.

Dans le processus de promotion de l'application pratique de l'intelligence artificielle dans différents domaines, l'amélioration des normes de qualité des données d'IA est devenue une question importante et largement répandue dans l'industrie. À mesure que la technologie de l'intelligence artificielle pénètre dans de nombreux domaines industriels tels que la conduite sans conducteur, les soins médicaux intelligents et l'interaction vocale, les exigences en matière de dimension des données d'IA et de complexité des échantillons sont de plus en plus élevées. Une étude d'IDC a révélé que les groupes de clients qui participent activement à la transformation numérique ont des demandes en matière de services de données d'IA, parmi lesquels les cinq dimensions que sont la qualité des annotations, l'efficacité des annotations, les connaissances et l'expérience, la sécurité des données et le coût global constituent les exigences de capacité des utilisateurs en matière de données d'IA. prestataires de services.

Les données sont cruciales pour le développement de l’intelligence artificielle. En tant que leader dans le domaine des services de données d'intelligence artificielle, Cloud Test Data vise les besoins en données et les tendances de développement à l'ère de l'intelligence artificielle, et s'appuie sur des services de données de formation d'IA de haute qualité basés sur des scénarios via la « triple hélice ». de produits de données, d'outils de traitement de données et de services de données, fournir des services et des stratégies de données de haute efficacité, de haute qualité, multidimensionnels et basés sur des scénarios pour des secteurs tels que la conduite intelligente, les villes intelligentes, l'IoT intelligent et la finance intelligente, et continuer pour fournir des technologies d'IA grand public telles que la vision par ordinateur, la reconnaissance vocale, le traitement du langage naturel et les graphiques de connaissances. Fournir un support de données de grande valeur dans le domaine.

Cloud Measurement Data s'est toujours concentré sur la recherche, le développement et les mises à jour technologiques, et a lancé des réalisations techniques telles que « Cloud Measurement Data Annotation Platform » et « AI Data Set Management System ». Grâce à des produits de plateforme d'innovation structurelle, d'intelligence, d'ingénierie et d'annotation standardisée, nous responsabilisons l'industrie des données de formation en IA et concevons des processus de traitement de données scientifiques et standardisés depuis la création de tâches jusqu'à l'acceptation finale, ce qui accélère considérablement l'itération des applications liées à l'intelligence artificielle. cycle, aidant les entreprises à augmenter l'efficacité globale de la formation des données d'IA de 200 % et la précision de l'étiquetage jusqu'à 99,99 %. Sa production continue de données d'IA de haute qualité basées sur des scénarios a accéléré le développement de l'industrie de l'intelligence artificielle et amélioré considérablement la mise en œuvre à grande échelle des applications d'intelligence artificielle.

Dans la formulation des normes industrielles, Cloud Measurement Data a participé à la préparation des « Exigences et méthodes d'annotation des données de nuage de points LiDAR de véhicules connectés intelligents » et des « Exigences et méthodes d'annotation d'images de données de scène de véhicules connectés intelligents » pour aider les services de données d'intelligence artificielle à être normalisés. développement dans le domaine de la mise en œuvre. Il est entendu que Cloud Test Data a également participé à la préparation de la première norme mondiale de développement et de gestion de modèles d'IA publiée par le Cloud Computing and Big Data Institute de l'Académie chinoise des technologies de l'information et des communications (CAICT Cloud Institute), qui met également en évidence le Données de test cloud Pratiques de pointe en matière de données d'intelligence artificielle.

Les efforts de mesure des données du cloud ont été unanimement reconnus par l'industrie et les médias, et ont remporté successivement le « 2022 Trusted AI Case Artificial Intelligence Platform Application Benchmark Case », « 2022 Artificial Intelligence Annual Selection Best Service Platform Award », « Star 20 : 2023 Chine « AI Data Platform Innovation Enterprise » et d'autres récompenses précieuses démontrent son avancement et sa puissance dans le domaine technique. Actuellement, sa plate-forme technologique a été appliquée aux automobiles, à la sécurité, aux téléphones mobiles, à l'ameublement, à la finance, à l'éducation, nouveaux secteurs de la vente au détail, de l'immobilier et d'autres secteurs. ,Répondez rapidement aux divers besoins de données de formation en IA dans différents scénarios

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