以数据为中心的人工智能的当代三重奏

文章摘要：AI的巨大成功主要归功于以模型为中心的AI方法推动的机器学习的创新。而训练数据是整个创新过程中的固定组件。然而，现在的重点正在转移到以数据为中心的人工智能上。

在过去的几十年里，我们目睹了人工智能（AI）在几个行业的广泛出现。AI的巨大成功主要归功于以模型为中心的AI方法推动的机器学习的创新。这种方法的主要重点是不断改进和迭代代码，以提高模型性能，而训练数据是整个创新过程中的固定组件。然而，现在的重点正在转移到以数据为中心的人工智能上。

什么是以数据为中心的人工智能？

成熟的深度学习算法和先进的神经网络架构为向以数据为中心的人工智能的范式转变铺平了道路。在这里，代码是固定组件，输入代码的数据被重新设计，以帮助模型产生更好的输出。数据通常通过提高标签一致性、删除嘈杂数据和进行深入的错误分析，以及一些与手头问题兼容的其他数据增强技术来增强。事实证明，修订后的方法在实用性方面是成功的。

数据在人工智能生命周期中不可或缺的作用

随着以数据为中心的人工智能的出现，以前被认为是预处理活动的数据来源、工程、注释和验证等功能现在对于确保模型增强至关重要。

例如，沃丰科技搭建了可以进行用户对话分析和挖掘的会话分析系统，可以尝试两种人工智能方法。通过以模型为中心的方法，重点是通过增强代码来提高分析性能。这通常会导致每次迭代的性能改进最小。然而，在以数据为中心的方法中，重点转移到收集多样化、高质量的数据，并通过精确的标签参数、改进人为环共识、详细的错误分析和其他数据重新设计方法来减少标签不一致。

原则上，由于数据多样性、标签一致性、准确性和数据集量的改善，后一种方法被认为对模型的结果产生了重大影响。当模型迭代摄入数据并持续提供高质量的数据时，它们往往表现更好。更复杂的人工智能系统，如自动驾驶汽车、搜索引擎和推荐系统，对数据很渴望，需要高度丰富的数据集才能产生更好的机器学习结果。但是，如何应对采用以数据为中心的人工智能方法的挑战？

数据挑战阻碍了以数据为中心的人工智能的发展

当前AI的重大瓶颈不再是训练模型，而是所需的数据。缺乏高质量的数据可能会严重破坏举措，并减缓人工智能的进展。收集、清洗、标记和汇总数据以进行训练、测试和验证模型需要繁琐的人力。因此，这些数据处理活动也可能昂贵且耗时，对团队来说可能是一个巨大的挑战。此外，培训、确定和管理一个项目的几个注释员可能会很快成为一项复杂的任务。

数据标注和训练团队面临的其他挑战包括：

克服因数据倾斜或标签不准确或有偏见而导致的人工智能偏见。

管理数据项目配置和自动化数据工作流程。

管理员工培训、评估、任务分配等。

为不同行业的各种边缘案例构建自定义训练模型。

定义质量指标和基准，并设计高效的评估流程。

创建全面的标签指南，以保持所有注释者的标签一致性。

维护数据隐私和安全，以遵守数据治理法规。

人工智能训练数据的基本指南

探索人工智能数据解决方案的领先提供商来采购、标记和分析是训练数据是最佳做法。

以数据为中心的人工智能的当代三重奏：平台、专业人士和解决方案

平台、专业人士和解决方案的正确组合可以帮助缩小人工智能数据差距。数据训练师和人工智能创新者可以通过将高级标签平台的力量与训练有素的专家和系统的数据标签过程相结合，最大限度地发挥高质量数据的优势并改善模型输出。

一个复杂的人工智能训练平台

具有数据标签自动化功能的平台有助于团队在重新设计数据以适应其模型时提高生产率，减少人力并节省更高的成本。AI培训平台中内置的数据安全和隐私控制是确保遵守所有数据治理法规的先决条件。此外，自动化工作流程和数据管理系统支持持续的数据供应链，以训练、测试和验证模型。

一个多样化且训练有素的专业团队

一个多样化且训练有素的专家小组在以数据为中心的人工智能方法中注入必要的人类判断力，同时打击潜在的人工智能偏见。多样化的注释员群体有助于克服数据集中某些身份的过度/不足表示，以及不一致和标签差异。

一个成功的精心策划的解决方案

除了用强大的平台为数据训练过程充电外，端到端项目管理确保数据从一个接触点无缝流向下一个接触点。简化数据处理活动包括执行数据安全和处理协议，为各种项目创建详细的注释员培训说明和评估标准，为不同的员工分配数据标签任务，重新设计数据集以适应边缘情况或复杂场景等。运行良好的数据交付过程是为成功的人工智能系统构建高质量数据集的关键。

创新者不断突破人工智能应用程序的界限，以数据为中心的方法意味着未来有希望的进步。专业人员和流程的智能组合来为您的人工智能数据助力。

关于我们：

沃丰科技是中国人工智能与营销服务解决方案提供商，依托人工智能、大数据、云计算等核心技术，打造了一体化客户全生命周期解决方案，为超多世界500强、中国500强客户提供了解决方案，具有丰富的数据和经验。具备一个成熟且高质量的研发团队或者说训练团队，能够根据客户需求进行定制化的模型训练；具备多种专利技术，搭建起专业的技术平台，在数据训练的过程中采用多样化且成熟的训练方法，在企业数据中不断分析、挖掘、新生，助力企业智能化提升。

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