En los últimos años, el mercado de elementos de datos de mi país ha mostrado una tendencia de rápido crecimiento. Según las estadísticas del Centro Nacional de Industria y Seguridad de la Información, a partir de 2022, la escala del mercado de elementos de datos de mi país ha alcanzado los 81.500 millones de yuanes al año. aumento interanual del 49,51%.
Como elemento clave en la era de la economía digital, los elementos de datos son un apoyo importante para construir un nuevo patrón de desarrollo, y su importancia se ha vuelto cada vez más prominente. El Comité Central del Partido y el Consejo de Estado otorgan gran importancia al cultivo del mercado de elementos de datos. La Cuarta Sesión Plenaria del XIX Comité Central del Partido Comunista de China hizo de los datos un nuevo factor de producción por primera vez, y la Quinta Sesión Plenaria del XIX Comité Central estableció una vez más la posición de mercado de los elementos de datos. ha comparado claramente los datos con factores de producción como la tierra y la tecnología.
En el campo de la inteligencia artificial, los datos se consideran el "combustible" de la inteligencia artificial. Para los algoritmos de aprendizaje profundo, los datos son un factor clave necesario para entrenar y optimizar modelos. Mediante el uso de grandes cantidades de datos etiquetados, los algoritmos pueden aprender varios tipos de patrones y regularidades, mejorando la precisión y el rendimiento. Además, tener datos de entrenamiento ricos, completos y de alta calidad puede mejorar la credibilidad de las conclusiones del modelo de algoritmo hasta cierto punto.
"La calidad y la cantidad de datos serán la clave para liderar las capacidades técnicas de los grandes modelos en la próxima etapa", dijo Wu Chao, director del comité de expertos de CITIC Think Tank y director del Instituto de Investigación de Valores de China, en el 2023 World Conferencia de Inteligencia Artificial (WAIC) Se propone que "el 20% de la calidad de un modelo en el futuro estará determinada por el algoritmo, y el 80% estará determinado por la calidad de los datos. A continuación, los datos de alta calidad serán la clave para mejorar el rendimiento del modelo".
Para que la inteligencia artificial realmente desarrolle su potencial y logre mejores resultados, debe tener conjuntos de datos de alta calidad, diversos y adecuadamente representativos. Este es un factor indispensable e importante en el desarrollo de la IA.
Sin embargo, ¿de dónde provienen los datos de alta calidad? En la actualidad, la industria de datos aún enfrenta muchos problemas que deben resolverse con urgencia. Cada vez más gerentes de negocios comienzan a pensar y explorar cómo obtener el máximo valor de los datos.
Jinglianwen Technology es una empresa de alta tecnología y una empresa de servicios de datos básicos de IA con experiencia en investigación científica y orientada al desarrollo tecnológico. En 2016, basándose en el negocio original de recopilación de huellas dactilares, Jinglianwen Technology se expandió por completo a los servicios de datos básicos de IA, proporcionando datos basados en escenas de alta calidad a empresas de tecnología, empresas de IA y modelos de algoritmos de inteligencia artificial.
La plataforma de etiquetado de datos de desarrollo propio cubre la mayoría de las principales herramientas de etiquetado. Después de años de pulido, la interacción es fluida y eficiente. Soporte de visión por computadora: múltiples tipos de etiquetado de datos, como etiquetado de marcos, segmentación semántica, etiquetado de puntos clave, etiquetado de líneas, seguimiento de objetos y clasificación de imágenes.
La plataforma de etiquetado de datos está equipada con algoritmos relacionados con SAM para mejorar la eficiencia del etiquetado. Admite el reconocimiento automático del tipo de objeto de la imagen actual, agrega automáticamente etiquetas de categoría a los resultados del reconocimiento y realiza la clasificación o clasificación de características; admite el modelo de segmentación semántica inteligente de IA y puntos complementarios manuales; puede completar rápidamente la clasificación y el etiquetado de áreas de objetos de Categorías de imagen a nivel de píxel Admite el marcado automático de puntos en el contenido de los objetos de imagen; mecanismo de asignación de memoria de video maduro, admite el procesamiento de imágenes más grandes y más complejas; admite la salida de múltiples resultados de segmentación; admite segmentación panorámica de una tecla; Seguimiento y localización de la mismo objeto en imágenes cuadro tras cuadro.
Admite procesamiento de lenguaje natural: transcripción OCR, extracción de información de texto, generalización de oraciones NLU, etiquetado de partes del discurso, traducción automática, juicio de sentimiento, juicio de intención, resolución de referencia, relleno de espacios y otros tipos de anotación de datos. De acuerdo con la dificultad del proyecto, el gerente del proyecto y el equipo de etiquetado con muchos años de experiencia en la gestión de proyectos de etiquetado NLP están equipados; la estructura del proyecto se analiza de acuerdo con los requisitos del proyecto y el proyecto se descompone en un diagrama de árbol capa por capa De acuerdo con la estructura interna y el orden del proceso de implementación basado en el principio WBS, para formar una responsabilidad y progreso del proyecto relativamente independiente, fácil de administrar e inspeccionar de cada unidad del proyecto, e implementarlo específicamente para cada participante de el proyecto para garantizar la calidad del etiquetado.
La plataforma de etiquetado de datos de tecnología Jinglianwen abre el circuito cerrado de datos y realiza la distribución, limpieza, etiquetado, inspección de calidad, entrega y otros enlaces de datos de manera ordenada, supervisa estrictamente el progreso del proyecto, garantiza que la calidad de los datos sea calificada y acelera en gran medida el ciclo iterativo de las aplicaciones relacionadas con la inteligencia artificial Mejore la eficiencia de la capacitación de datos de IA empresarial, promueva el rápido desarrollo de la industria de inteligencia artificial y logre una mejora significativa en el efecto de la implementación a gran escala de aplicaciones de IA.
Tecnología JLW｜Recopilación de datos｜Etiquetado de datos
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