智能AI生命周期数据包括持续周期都什么步骤

文章摘要：AI生命周期数据包括持续周期中的四大步骤，以提供任何AI项目所需的高质量数据。这些步骤是：数据获取、数据准备、模型训练和部署以及人工模型评估。数据获取、数据准备和模型评估最为费力并涉及海量数据。如果处...

AI生命周期数据包括持续周期中的四大步骤，以提供任何AI项目所需的高质量数据。这些步骤是：数据获取、数据准备、模型训练和部署以及人工模型评估。数据获取、数据准备和模型评估最为费力并涉及海量数据。如果处理不当，可能会导致项目质量问题和项目启动延迟。沃丰科技AI从业者80%以上的时间都花在数据管理上，因此需要最佳的工具和服务来完成这一过程中极其关键的部分。

数据的AI生命周期

数据获取

通过采集数据，可以为其提供所需的合乎数据集，并通过端到端的管理服务来完成。还为所有行业提供数据获取解决方案，无论AI成熟度处于哪一阶段。通过为团队提供满足其特定需求的可授权数据集，预标注数据集可以提升AI项目的推进速度。。

数据准备

通过行业领先的平台和机器学习辅助工具，我们的客户可以上传数据，让众包资源提供标注、判断和标签，从而为模型创建高质量的标注数据。还提供业界领先的知识图和本体支持服务，帮助建立一个强大的知识库，将数据智能转化。

模型训练和部署

AI生命周期数据在模型训练和部署方面，与专家合作。无论是您的内部工程师和数据科学家团队，还是您选择战略技术合作，都可以为您的团队提供数据，以训练和部署AI模型。

人工模型评估

提供真实的模型性能验证和调整，涉及一系列的用例和人口统计学。通过行业基准，可以与竞争对手比较模型性能，从而确保您能够获得一流的结果。

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