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数据堂:建设人工智能能力服务体系,为客户提供更智能的数据服务

 2019-07-18 13:54  来源: 互联网   我来投稿 撤稿纠错

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随着人工智能的不断发展,人类已经进入了一个新的时代,人工智能正在改变我们的世界,改善我们工作和生活,其影响非常巨大。智能家居产品的广泛使用,无人驾驶技术的开发应用等,这些,除了归功于深度学习技术的迅速发展,AI训练数据服务能力的提升更是发挥着重要的作用。

几年前,IBM沃森在知识问答游戏Jeopardy里战胜了人,很轰动。在AI应用的例子里,机器与人类的交互一直被认为是人工智能领域的重点方向 , 其中对话式人机交互的方式既要求 AI机器 能听会说 , 也需要 理解语言的意义。“自然语言处理”技术使得跟机器进行自由形式的交互成为可能,使AI可以“理解”自然语音并且以有意义的方式做出回应。但是研发此类产品,为了能够准确理解用户多样化的需求表述 , 开发者通常需要为对话系统提供充足的训练数据 , 使理解模型能够充分学习用户的语言表达习惯。然而 , 训练数据的采集的方案直接影响着研发结果,并且采集成本很高 , 对研发企业来说是不小的门槛。

在另一个AI应用的例子里,计算机视觉正在取得巨大进展,在无人车、导航、机器人、模式识别、医疗诊断等领域已经有了大规模的应用。同理,计算机视觉”让机器通过复杂的算法,被训练来识别图像当中的各种地形、人以及对象,可以“看见”东西,并进行判断。在这里面除了核心算法,和计算能力的提升,大量的训练数据支撑才是应用的关键,而数据采集成本,获取数据中有价值的信息的方式,同样是解决的难点。

人工智能应用正在迅速改变和颠覆各个行业的发展,但是从技术角度而言,人工智能的应用离不开计算能力、核心算法以及大规模数据这三个核心能力的支撑。

数据堂则搭载了业界领先的AI训练数据服务能力 , 并且以多年来积累的专业经验 , 为企业开发者提供数据服务技术解决方案。通过专业的技术指导,为企业人工智能领域研究,提供有效的数据采集和标注方案。帮助企业客户大比例缩短产品研发时间和成本。不仅如此,数据堂智能化标注工具提高工作效率,通过云端数据工厂流水线的生产方式,大规模低生产数据的成本和时间,节省企业获取数据的成本,缩短数据获取时间。而智能化机器质检加专业的人工团队三轮质检标准,不仅保证数据的交付质量,还大大缩短了交付时间。绝对的做到快、好、省!

当前,数据堂已为百度、腾讯、阿里巴巴、华为、平安、Microsoft、Apple、Facebook,Intel、NEC、Canon、Samsung等国内外知名企业,以及众多国内外创新创业公司提供数据服务。数据堂在非结构化数据处理、大数据云服务等方面拥有国际领先的自主核心技术,50%以上的员工从事创新、研究与技术开发工作,通过建设人工智能能力服务体系,为客户提供更智能的数据服务。

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