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“數據饑荒”現狀,人工智能的未來在哪里?

【業界動態】 作者:新聞稿

 

【文章簡介】
“數據饑荒”現狀,人工智能的未來在哪里? ..... ......

幾年前,IBM的沃森計算機在電視益智問答游戲節目《危險邊緣》(Jeopardy)中擊敗人類獲得冠軍,暗示了人工智能無限的前景。

  

 

  而AI最近一次被大眾關注,是在2016年,Alpha Go成功擊敗了世界排名第一的圍棋選手,這被看作是人工智能一次“里程碑式的勝利”。

  其實,早在1956年,人工智能便被視為學術學科進行研究和探索。在60多年后的今天,隨著人工智能技術的加速落地,人類也進入到了一個新的時代:AI改善了人們的工作和生活,使其逐漸趨向智能化。

  而人工智能技術的發展,依賴于人工智能的算法和算力,更大程度是依靠大數據為AI提供數據資源,完整豐富的數據才能提高算法的效率與效果,使AI不斷成長進化。

  大數據推動了面部識別、營銷推廣等許多領域深度學習的發展,這一度被視為人工智能浪潮的主要突破之一。但在更多的研究和應用領域中,深度學習仍然面臨著一個最大的挑戰,就是AI可用訓練數據的“饑荒”問題。

  一個突出的問題就是,數據結構不兼容,格式不夠統一,無法拿來直接使用。此外,還有數據隱私和泄露的問題。目前數據隱私法規越來越完善,雖然這對保護消費者隱私很重要,但它也對數據的使用施加了嚴重的限制,帶來“數據饑荒”,從而影響了人工智能應用未來發展的進程。

  因此,在“數據饑荒”現狀的時代, 對于人工智能的發展,更好的AI訓練數據服務有著非常重要的作用。

  

 

  數據堂作為全球領先的人工智能數據服務提供商,搭載了業界領先的AI訓練數據服務能力 , 并以多年來積累的專業經驗,為企業開發者提供數據服務技術解決方案。

  數據堂緊跟人工智能數據需求趨勢,通過一系列擁有完整版權及授權的基礎數據產品,從而快速提升客戶端產品模型準確性;針對企業的個性化數據需求,數據堂通過數加加云端數據工廠來提供高質量的數據采集和數據標注服務;為適用企業定制化人工智能數據處理需求,數據堂研發并推出了數加加Pro私有化解決方案產品。

  

 

  數據堂秉承合法合規的數據采集,現階段自主研發的數據集產品已達到2000TB,45000套數據,已全面覆蓋智能家居、智能文娛、智能車載、智能會議、智能教育、智能安防、智能醫療等各大領域。自2011年成立以來,數據堂已為百度、騰訊、阿里巴巴、華為、平安、Microsoft、Apple、Facebook,Intel、NEC、Canon、Samsung等國內外1000多家知名企業和科研機構提供了優質的數據服務。

  

 

  數據堂在非結構化數據處理、大數據云服務等方面擁有國際領先的自主核心技術,50%以上的員工從事創新、研究與技術開發工作。依托自身專業化數據制作管理平臺,遵照嚴格的服務流程、質量控制規范以及數據安全保護手段,數據堂通過建設人工智能能力服務體系,為客戶提供更智能化的數據采集、數據加工、數據制作服務。

2019年10月25日 于上海

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