算法、算力与数据是组成人工智能的三个基本要素。随着人工智能手艺在算法与算力层面到达阶段性基本成熟,人工智能行业掀起一轮落地应用的热潮。

从手艺层面剖析,本轮人工智能落地热潮主要集中于计算机视觉领域和语音交互领域,较为依赖机械学习领域中的深度学习方式。​

现在,主流的深度学习方式以有监视学习模式为主。在该模式下,算法训练需要依赖标注数据对学习效果举行反馈,对于数据有着强依赖性需求,这也带动了AI基础数据服务行业的繁荣。

AI基础数据服务是指为AI算法训练及优化提供相关产物与服务,主要以数据集产物和数据资源定制服务为主,详细包罗数据采集、数据洗濯和数据标注等内容。

其中,数据采集是指对目的领域、场景的特定原始数据举行采集的历程,采集的数据以图像类、文本类、语音类、视频类等非结构化数据为主。从营业流程角度来看,数据采集是AI基础数据服务行业全流程服务中的“第一步”,采集到的非结构化数据经由洗濯与标注,才气被用于机械学习训练。

因此数据采集营业也是众多数据服务企业较为焦点的营业之一,一家优异的数据采集服务企业应当具备如下优势:

1.拥有厚实的采集渠道

采集的数据根据差别类型可以划分为图像、语音、文本、视频等内容,每一个大类又可以细分为众多小类。

以语音采集为例,根据语种的差别,可细分为普通话采集、方言采集、英语采集、小语种采集等,这对数据采集服务企业的采集笼罩能力提出了极高的要求。

正常情况下,出于成本等多方面因素的考量,数据采集服务企业多接纳与渠道或者供应链互助的方式来执行项目。

因此,拥有更厚实的方言、小语种、全球各地人脸采集渠道,以及加倍稳固采集供应链的数据采集服务企业,将在获取与执行项目时更具优势。

2.拥有对数据预处置的能力

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通过采集获得的数据均为原始数据,这些非结构化的数据只有经由洗濯与标注才气被叫醒价值,用于算法学习训练。

对于数据标注企业而言,原始数据质量越高、错误越少,标注的效率就会越高,最终产出的数据集质量也越好。

以语音采集为例,每段采集好的语音内容里都市存在有用部门与无效部门。有用部门主要指实质性语音内容,这些是需求方需要的内容;无效部门主要指静默部门、杂音等,这些是需求方不需要的内容。

现在,绝大部门数据服务企业在采集数据的历程中,都不会对数据举行预处置,这与手艺能力与采集工具有关。

曼孚科技在现实处置语音采集营业时,会依赖自身采集平台对采集到的原始数据举行预处置,VAD自动切片功效会自动删除数据中的无效部门,切实提升数据质量。

3.拥有特殊场景搭建、采集能力

随着人工智能应用在多个垂直场景领域实现落地,需求方对于场景化数据集的需求量也越来越高。

以现在应用普遍的语音助手为例,为了提高语音助手在差别场景下的识别能力,需要采集特殊场景下语音对话数据集,好比“室外对话数据集”、“室内对话数据集”、“嘈杂环境下对话数据集”等,这对数据服务企业的特殊场景搭建能力提出了新的要求。

未来,随着人工智能商业化水平的不停加深,若何对海量数据举行有用获取、合理剖析和妥善利用是摆在一众人工智能企业眼前的焦点问题。

海量数据浪潮下蕴藏的是无尽的商机,基础数据服务尤其是数据采集服务在数据时代下,将拥有加倍广漠的生长空间。