Ces dernières années, le marché des éléments de données de mon pays a montré une tendance à la croissance rapide.Selon les statistiques du Centre national de l'industrie et de la sécurité de l'information, en 2022, l'échelle du marché des éléments de données de mon pays a atteint 81,5 milliards de yuans par an- augmentation annuelle de 49,51 %.
En tant qu'élément clé de l'ère de l'économie numérique, les éléments de données sont un support important pour la construction d'un nouveau modèle de développement, et leur importance est devenue de plus en plus importante. Le Comité central du Parti et le Conseil d'État attachent une grande importance au développement du marché des éléments de données. La quatrième session plénière du 19e Comité central du Parti communiste chinois a fait des données un nouveau facteur de production pour la première fois, et la cinquième session plénière du 19e Comité central a une fois de plus établi la position des éléments de données sur le marché. a clairement comparé les données avec des facteurs de production tels que la terre et la technologie.
Dans le domaine de l'intelligence artificielle, les données sont considérées comme le "carburant" de l'intelligence artificielle. Pour les algorithmes d'apprentissage en profondeur, les données sont un facteur clé nécessaire à la formation et à l'optimisation des modèles. En utilisant de grandes quantités de données étiquetées, les algorithmes peuvent apprendre divers types de modèles et de régularités, améliorant ainsi la précision et les performances. De plus, disposer de données d'entraînement riches, complètes et de haute qualité peut améliorer dans une certaine mesure la crédibilité des conclusions du modèle d'algorithme.
"La qualité et la quantité de données seront la clé pour diriger les capacités techniques des grands modèles dans la prochaine étape", a déclaré Wu Chao, directeur du comité d'experts du CITIC Think Tank et directeur du China Securities Research Institute, lors du World 2023 World Conférence sur l'intelligence artificielle (WAIC) Il est proposé que "20 % de la qualité d'un modèle à l'avenir sera déterminée par l'algorithme, et 80 % sera déterminée par la qualité des données. Ensuite, des données de haute qualité seront la clé pour améliorer les performances du modèle."
Pour que l'intelligence artificielle réalise véritablement son potentiel et obtienne de meilleurs résultats, elle doit disposer d'ensembles de données de haute qualité, diversifiés et suffisamment représentatifs. C'est un facteur indispensable et important dans le développement de l'IA.
Cependant, d'où viennent les données de haute qualité ? À l'heure actuelle, l'industrie des données est encore confrontée à de nombreux problèmes qui doivent être résolus de toute urgence. De plus en plus de chefs d'entreprise commencent à réfléchir et à explorer comment tirer le meilleur parti des données.
Jinglianwen Technology est une entreprise de haute technologie et une entreprise de services de données de base d'IA avec une formation en recherche scientifique et axée sur le développement technologique. En 2016, sur la base de l'activité de collecte d'empreintes digitales d'origine, Jinglianwen Technology s'est entièrement développée dans les services de données de base de l'IA, fournissant des données de scène de haute qualité aux entreprises technologiques, aux entreprises d'IA et aux modèles d'algorithmes d'intelligence artificielle.
La plate-forme d'étiquetage de données auto-développée couvre la plupart des outils d'étiquetage courants. Après des années de polissage, l'interaction est fluide et efficace. Prise en charge de la vision par ordinateur : plusieurs types d'étiquetage de données, tels que l'étiquetage des cadres, la segmentation sémantique, l'étiquetage des points clés, l'étiquetage des lignes, le suivi des objets et la classification des images.
La plate-forme d'étiquetage des données est équipée d'algorithmes liés au SAM pour améliorer l'efficacité de l'étiquetage. Prend en charge la reconnaissance automatique du type d'objet de l'image actuelle, ajoute automatiquement des étiquettes de catégorie aux résultats de la reconnaissance et effectue la classification ou la classification des caractéristiques ; prend en charge le modèle de segmentation sémantique intelligent AI et les points supplémentaires manuels ; peut rapidement terminer la classification et l'étiquetage des zones d'objet de catégories d'images au niveau des pixels ; prise en charge du marquage automatique des points sur le contenu des objets d'image ; mécanisme d'allocation de mémoire vidéo mature, prise en charge du traitement d'images plus grandes et plus complexes ; prise en charge de la sortie de plusieurs résultats de segmentation ; prise en charge de la segmentation panoramique à une touche ; suivi et localisation du même objet dans les images image après image.
Prend en charge le traitement du langage naturel : transcription OCR, extraction d'informations textuelles, généralisation de phrases NLU, marquage de parties du discours, traduction automatique, jugement de sentiment, jugement d'intention, résolution de référence, remplissage de créneaux et autres types d'annotation de données. Selon la difficulté du projet, le chef de projet et l'équipe de labellisation avec de nombreuses années d'expérience dans la gestion de projet de labellisation NLP sont équipés ; la structure du projet est analysée en fonction des exigences du projet, et le projet est décomposé en arborescence couche par couche selon la structure interne et l'ordre du processus de mise en œuvre basé sur le principe WBS, pour former une responsabilité de projet relativement indépendante, facile à gérer et à inspecter et l'avancement de chaque unité du projet, et le mettre en œuvre spécifiquement pour chaque participant de le projet pour assurer la qualité de la labellisation.
La plate-forme d'étiquetage des données de la technologie Jinglianwen ouvre la boucle fermée des données et effectue la distribution des données, le nettoyage, l'étiquetage, l'inspection de la qualité, la livraison et d'autres liens de manière ordonnée, surveille strictement l'avancement du projet, s'assure que la qualité des données est qualifiée et accélère considérablement le cycle itératif des applications liées à l'intelligence artificielle.Améliorer l'efficacité de la formation aux données d'IA d'entreprise, promouvoir le développement rapide de l'industrie de l'intelligence artificielle et obtenir une amélioration significative de l'effet de la mise en œuvre à grande échelle des applications d'IA.
Technologie JLW｜Collecte de données｜Étiquetage des données
Aider la technologie de l'intelligence artificielle, permettre la transformation intelligente et la modernisation des industries traditionnelles
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