近年、我が国のデータ要素市場は急速な成長傾向を示しており、国家産業情報安全センターの統計によると、2022年の時点で我が国のデータ要素市場規模は年間815億元に達しています。前年比49.51%増加。
デジタル経済時代の重要な要素として、データ要素は新たな開発パターンを構築するための重要なサポートであり、その重要性がますます高まっています。党中央委員会と国務院はデータ要素市場の育成を非常に重視しています。中国共産党第 19 期中央委員会第 4 回総会では、初めてデータが新たな生産要素となり、第 19 期中央委員会第 5 回総会では、データ要素の市場での地位が再び確立されました。データを土地や技術などの生産要素と明確に比較しました。
人工知能の分野では、データは人工知能の「燃料」とみなされます。深層学習アルゴリズムにとって、データはモデルのトレーニングと最適化に必要な重要な要素です。大量のラベル付きデータを使用することで、アルゴリズムはさまざまな種類のパターンと規則性を学習し、精度とパフォーマンスを向上させることができます。さらに、豊富で完全かつ高品質のトレーニング データがあると、アルゴリズム モデルの結論の信頼性をある程度高めることができます。
「データの質と量は、次の段階で大型モデルの技術的能力をリードする鍵となるだろう」とCITICシンクタンクの専門委員会のディレクターであり、中国証券研究院の所長でもあるウー・チャオ氏は2023年世界大会で述べた。人工知能カンファレンス (WAIC) 「将来、モデルの品質の 20% はアルゴリズムによって決まり、80% はデータの品質によって決まるようになる。次に高品質なデータは、モデルのパフォーマンスを向上させる鍵となります。」
人工知能がその可能性を真に発揮し、より良い結果を達成するには、高品質で多様性があり、適切に代表的なデータセットが必要です。これはAIの開発において不可欠かつ重要な要素です。
しかし、高品質のデータはどこから来るのでしょうか? 現在、データ業界は依然として早急に解決する必要のある多くの問題に直面しています。ますます多くのビジネス管理者が、データから最大の価値を引き出す方法を考え、模索し始めています。
Jinglianwen Technology は、科学研究の背景と技術開発指向を備えたハイテク企業および AI 基礎データ サービス企業です。2016年、Jinglianwen Technologyは、当初の指紋収集ビジネスに基づいて、AI基本データサービスに完全に拡大し、高品質のシーンベースのデータをテクノロジー企業、AI企業、人工知能アルゴリズムモデルに提供しました。
自社開発のデータ ラベル プラットフォームは、主流のラベル ツールのほとんどをカバーしており、何年にもわたって磨きをかけてきた結果、対話はスムーズかつ効率的になりました。コンピューター ビジョンのサポート: フレーム ラベリング、セマンティック セグメンテーション、キー ポイント ラベリング、ライン ラベリング、オブジェクト追跡、画像分類などの複数のタイプのデータ ラベリング。
データ ラベル付けプラットフォームには、ラベル付けの効率を向上させるための SAM 関連アルゴリズムが装備されています。現在の画像のオブジェクト タイプの自動認識をサポートし、認識結果にカテゴリ ラベルを自動的に追加し、特徴の分類または分類を実行します。インテリジェントな AI セマンティック セグメンテーション モデルと手動補足ポイントをサポートし、画像のオブジェクト領域の分類とラベル付けを迅速に完了できます。ピクセル レベルの画像カテゴリ、画像オブジェクトのコンテンツの自動ドット マーキングをサポート、成熟したビデオ メモリ割り当てメカニズム、より大きく複雑な画像の処理をサポート、複数のセグメンテーション結果の出力をサポート、ワンキー パノラマ セグメンテーションをサポート、画像のフレームごとに同じオブジェクトが表示されます。
自然言語処理のサポート: OCR 転写、テキスト情報抽出、NLU 文一般化、品詞タグ付け、機械翻訳、感情判断、意図判断、参照解決、スロット充填およびその他の種類のデータ注釈。プロジェクトの難易度に応じて、NLPラベリングプロジェクト管理に長年の経験を持つプロジェクトマネージャーとラベリングチームを配置し、プロジェクト要件に従ってプロジェクト構造を分析し、プロジェクトを階層ごとにツリー図に分解します。 WBS原則に基づく内部構造と実施プロセスの順序に従って、比較的独立した管理しやすいプロジェクトの責任とプロジェクトの各単位の進捗状況を検査する組織を形成し、プロジェクトの各参加者に具体的に実施します。ラベルの品質を保証するプロジェクト。
Jinglianwen テクノロジーのデータ ラベル付けプラットフォームは、データの閉ループを開き、データの配布、クリーニング、ラベル付け、品質検査、配送、その他のリンクを秩序ある方法で実行し、プロジェクトの進行状況を厳密に監視し、データの品質が適切であることを確認し、データの品質を大幅に加速します。人工知能関連アプリケーションの反復サイクルエンタープライズ AI データ トレーニングの効率を向上させ、人工知能産業の急速な発展を促進し、AI アプリケーションの大規模実装の効果の大幅な向上を達成します。
JLWテクノロジー｜データ収集｜データラベリング
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