正確な画像認識を望むなら、AIデータの精度を効果的に向上させることが鍵となる

技術の継続的な反復的発展により、人工知能の応用は人々の日常生活に巧妙に浸透してきました。インテリジェント画像検索、顔認識、指紋認識、QRコード決済、視覚産業用ロボット、運転支援などの画像およびビデオ認識製品は、伝統的な産業に大きな変化をもたらしています。これらの機能の実現は、人工知能データのラベル付けに依存します。

画像や動画の認識技術が生活のさまざまな場面に浸透するにつれ、データが果たす役割はますます重要になってきています。人工知能は、特定のラベル付けされたルールに基づいて大量に学習する方法論であることは、誰もが知っています。 「データラベリング」は、人工知能トレーナーを使用して、ピクセル、音声信号、テキストコンテンツなどを機械が理解できるデータコンテンツに変換し、機械が認識して処理することを学習できるようにします。したがって、データのラベル付けは、生データをアルゴリズムで使用できる AI データに変換するための重要なステップになります。これは、AI 業界全体の基盤であり、現実世界の機械認識の源です。データを持つ者だけが人工知能を持つことができると言えます。

「データを持つ者は人工知能を持つ」というのが業界のコンセンサスになりつつあり、データラベリング業界もより高い基準に向けて全速力で動いています。 2020年中国国際サービス貿易交易会で、国内有数のAIデータサービスプロバイダーとして知られるYunce Dataが、人工知能分野における最新の成果を披露した。AIデータプロジェクトの最高の配信精度は99.99%に達した。この超高精度の数字は、人工知能の3つの柱の1つである「データ」が、より高品質な時代に入り始めたことを意味します。また、Yunceデータが高品質のAIデータの代名詞になったことも意味します。この点について、一部のメディアは、AIによるデータラベリングは「労働集約型」の時代から「スキル集約型」の時代に入ったと評した。

画像・動画認識技術の実用化において、高品質な AI データの価値は疑う余地がありません。高品質な AI データは、画像認識の効率を最大化します。 AI業界にとってのデータの意義は、業界におけるAI実装の効率と安定性を最大化し、それによって新しいインフラの実装を促進できることにあると言えます。これは、その広範な意義を示しています。

近年、国内外で画像・動画認識に取り組む企業が大幅に増加しています。Google、Facebook、Microsoft、Megvii Technology、Topvision Technology、DeepGlintなどの国内外の有名企業は、顔認識、スマートセキュリティ、スマート運転の分野で技術研究開発と製品設計に注力しています。

では、画像や動画の認識技術では、どのようにすれば高品質のデータを使ってモデルをトレーニングし、より正確なアルゴリズムを出力できるのでしょうか?

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国内有数のデータ収集および注釈サービスプロバイダーである Yunce Data の画像認識データサービスの実践から、同社のトレーニングデータサービスソリューションが自動車、携帯電話、産業、住宅、金融、セキュリティ、新小売、不動産などの業界を含む多くの画像認識アプリケーションに実装されていることがわかりました。インテリジェント運転のシナリオを例にとると、データ収集サービスを通じて、DMSやADASを含むインテリジェント運転の主流の応用シナリオをカバーし、ドライバー情報の準備、マルチモードおよび車載音声収集、オブジェクト収集など、多くのシナリオの構築と収集を含めることができます。データ注釈サービスでは、一般的な画像フレーミング、車線境界線、DMS、3Dポイントクラウド、2D/3Dフュージョン、パノラマセマンティックセグメンテーションなどの注釈タイプに対応し、応用シナリオに適合した効率的で高品質で安全なデータを取得できます。モデルトレーニングのソースから画像とビデオの認識技術の精度を確保し、大手企業の人工知能の優位性を高め、企業のコアデータ障壁を形成します。

人工知能業界全体について言えば、現在、セキュリティ、金融、工業、医療、教育などの分野でAI技術に対する需要が非常に高くなっています。高精度のAIデータの配信は、AI業界のシナリオ実装に役立つだけでなく、より優れたユーザーエクスペリエンスをもたらすだけでなく、インテリジェント時代の到来をさらに加速し、コンピューティングパワー、アルゴリズムなどの分野の活性化を推進します。各関係者の努力により、中国の AI 市場は地域的な発展から全体的な成長へと発展し、業界の見通しは明るい。