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云测数据:场景化、精细化、安全合规的数据助力AI落地运维数据分析

发布时间:2020-07-04 11:31源自:网络整理作者:大梨IT资讯阅读()

后疫病时代,“新基础设施”已取代“铁公鸡”,成为中国经济增长的助推器。作为“新基础设施”信息基础设施领域的新技术基础设施,人工智能因其具有创新和改造传统产业的能力,在推动“新能源”产业智能升级方面发挥着重要的引领和引领作用,被称为数字经济时代。 目前,越来越多的传统企业利用智能技术进行升级换代,人工智能的产业链也越来越为公众所熟知。人工智能的三个主要组成部分是计算能力、数据和算法。与著名的计算能力和算法相比,数据相对安静,但它非常重要事实上,人工智能数据作为一种生产资料,是推动整个人工智能产业发展的重要组成部分,也是推动人工智能商业化的主要动力之一。云数据总经理贾玉航表示:“高质量的数据决定人工智能的落地程度,这并不过分。 云调查数据总经理贾玉航 行业对人工智能数据场景的需求 海量数据产生的巨大用户规模是中国人工智能发展的优势。然而,随着人工智能产业的进一步扩张,依靠海量、广泛的数据培训远远不能满足当今人工智能产业的要求。以往的海量采集和标注模式将被基于场景的采集和高精度标注模式所取代。然而,基于场景和海量数据的培训模式已经不能满足人工智能行业的需求。精细化是云测量数据的核心优势。 针对市场对定制化、精细化、场景化人工智能数据的强烈需求,云测试数据通过自建实验室和数据注释库,为智能驾驶、智能城市、智能家居、智能金融、新零售等领域提供高质量的数据采集和数据标注服务,支持文本、语音、图像、视频等数据的处理。截至目前,云测量数据已在华东、华北、华南等地建立了数据传输中心和数据场景实验室,并成功为多家企业提供了人工智能数据服务。 “劳动密集型”、“低门槛”、“小数据车间”是数据标签产业早期发展所承载的标签。然而,随着应用场景越来越精细化和场景化,对算法精度的要求也越来越高,低成本、低质量的回放模式已经不能满足市场需求。准确、高质量的标注数据的连续输出是数据注解行业的基础。贾余杭在接受DataView采访时说。 数据安全是一项要求和使命 在数据方面,不可避免的话题之一是数据隐私和数据安全。近年来,国际数据安全事件频发,尤其是数据泄露事件。根据风险证券2019年下半年发布的数据,2019年上半年数据泄露事件超过3800起,与2018年同期数据相比增长54%。安全事件的不断爆发,以及事件背后潜在的重大危害和巨大损失,继续推动着国家、行业、企业等各个层面对数据安全的重视。 云测试数据作为数据标注行业的领头羊,一直把人工智能数据隐私的安全性放在业务发展的首要位置。贾说,云测试数据是保护人工智能数据隐私和安全的三管齐下的方法。数据采集前,云测试数据将与所有数据采集用户签订数据授权协议,确保人工智能企业用于培训的数据合法合规;同时,人工智能数据交付合格后,绝不会留下一个底,坚持核心从不重用数据的原则。此外,云测试数据从防火墙的设置、内部信息系统的管理和保护到标准化的流程操作系统,都建立了准确的数据保护机制,力求做到层层保护、层层保护。 测试云测试CMO张鹏飞在接受采访时也强调,从长远来看,云测试数据一直是合作的 推荐关键词:

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