养殖业什么最赚钱

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养殖什么最赚钱构建高质量数据集 推动人工智能快速发展

[简介]现阶段,缺乏高质量的数据集已成为制约人工智能发展的瓶颈之一。如何构建人工智能数据集已经成为政府和行业关注的焦点。

现阶段,缺乏高质量的数据集已成为制约人工智能发展的瓶颈之一。如何构建人工智能数据集已经成为政府和行业关注的焦点。

1。人工智能力量支持从战略高度构建数据集

美国提议支持建设高质量的人工智能数据集,并将工业资源数据集的建设定位为工业不可能解决需要在政府一级推广的问题。2016年10月,美国发布了《人工智能研究与发展和为未来人工智能做准备的国家战略计划》,确认人工智能数据集的构建是联邦政府人工智能战略的主要计划之一。

英国认为,人工智能行业中数据集的缺乏严重阻碍了人工智能的发展,并已将提高数据可访问性和访问行业数据的便利性作为未来提高英国人工智能能力的重中之重。2017年10月,联合王国发布了一份题为"在英国发展人工智能"的报告。该报告认为,由于隐私、安全和商业利益等因素,联合王国人工智能行业缺乏足够的数据集,严重阻碍了其人工智能的发展。在此基础上,提出了建设人工智能强国的四点建议。其中,提高数据的可访问性和访问工业数据的便利性是重中之重。

中国将缺乏有效的培训资源库列为影响人工智能发展的痛点之一,并提出支持人工智能基础数据平台建设,包括公共数据资源库、标准测试数据集、云服务平台等。2017年12月,工业和信息化部发布了《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划》。行动计划的解释明确指出,“中国人工智能发展的难点之一是缺乏有效的公共服务支持系统,如行业资源培训数据库。该行业普遍反映出它已经影响了人工智能技术的发展及其在该行业中的应用”。建议支持语音识别、视觉识别、自然语言处理、工业、医疗、金融、交通等基础领域高质量人工智能培训资源库和标准测试数据集的建设,促进共享。2018年11月,工业和信息化部发布了《宣布新一代人工智能产业创新发展重点任务工作计划》,进一步落实行动计划。

资料来源:昆虫的想法

二。人工智能数据集收集策略分析

目前,人工智能领域的相关科技企业已经形成了多种数据集获取策略。由于商业模式、公司关注和融资的不同,人工智能领域的大企业和初创企业采用的收购策略也不同。人工智能领域的大型科技企业主要关注数据的质量、价值和获取难度。目前,大型企业的数据采集策略主要有以下几种:

战略1:数据采集。资金充足的企业可以通过并购获取数据。例如,2016年,IBM以26亿美元收购了特鲁文健康公司。这笔交易给IBM带来了2亿个项目数据,包括电子病历、遗传学和成像数据。

战略2:工业数据合作。依托企业的行业影响力,与产业链下游的初创公司/行业公司或产业链上游的数据/平台公司建立合作关系,获取所需的数据资源。例如,IBM沃森先后与美国药品连锁店CVS、安德森癌症中心、纪念斯隆凯特林(MSK)和泰国康敏国际医院合作,获取医学领域的人工智能培训数据资源。

战略3:自筹资金数据。通过投入大量人力进行数据收集。例如,许多聊天机器人公司目前使用人工智能教练团队对聊天应用程序进行绩效评估和指导培训。所需人力与用户数量同步增加,直到触发数据网络效应,形成“更多用户-更多数据-更好智能算法-更好产品-更多用户”的良性循环。此外,它还可以采取投入大量资金的策略,为消费者提供特定领域的免费应用程序,以快速积累数据。例如,Madits和Clarifai等图像识别公司都推出了免费的照片应用程序,以便为图像识别的核心业务积累更多的图像数据。

战略4:创意产品挑选数据。通过创造性产品吸引用户,除娱乐外还提供数据,是获取人工智能数据集的一种创新手段。例如,2016年11月,谷歌发布了“快,画!(猜画歌曲)”在线涂鸦应用,要求用户根据文字提示画简单的物体,人工智能猜画的是什么。收集到的数据不仅促进了应用程序自身人工智能的发展,还训练了2017年4月发布的草图人工智能机器人RNN。

战略5:开源测试环境或数据交换平台。该策略适用于技术巨头或行业巨头。通过开源测试环境以及培训和测试数据集,技术巨头或行业巨头旨在提高人工智能开发者的用户粘性,并获取数据和其他资源。

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战略6:其他,如通过竞争机制改进数据集或利用虚拟环境生成数据等。人工智能领域的一些竞赛要求共同赞助方提供数据资源,以促进数据共享。此外,虚拟环境的使用也可以生成数据资源。例如,斯坦福大学在训练遥控深海作业机器人海洋一号(OceanOne)时,使用了大量模拟场景(虚拟环境)生成的训练数据。

对于初创企业,影响数据采集的关键因素是成本。目前,初创企业获取数据的主要策略如下:

战略1:使用政府主导的公共数据。目前,各国政府、与人工智能产业链相关的企业和机构以及研发人员正在共同促进人工智能数据集的公共可用性。政府主导的公共数据集已成为人工智能行业资源培训图书馆的重要来源。美国联邦政府的Data.gov数据平台已经在农业、气候、生态、教育、能源、金融、卫生和科学研究等十多个领域开放了13万个数据集。英国、加拿大、新西兰和其他国家大约在2009年开始建立政府数据公共平台。自2012年以来,中国的上海、北京、武汉、无锡、佛山等城市已经推出了数据平台。

战略2:购买商业数据集。数据资源的商业价值已得到普遍认可。商业数据集提供商使用最新的搜索算法来收集、清理和更新数据集,并开始销售他们的商业数据资源。商业数据集对于需要快速数据采集且没有内部资源来清理和分类数据的人工智能初创企业非常有用。例如,道琼斯和昔格尼特已经开始提供基于云平台的数据访问服务。

战略3:众包市场。众包模式已经取代人工智能技术企业成为收集数据的主要方法。例如,国外亚马逊机械土耳其公司(Amazon Mechanical Turk)和中国百度数据开放平台(Baidu Data Open Platform)等数据众包平台可以找到承包商来做数据收集工作,从而降低企业聘请数据专家的相关成本。

从发展趋势来看,数据采集和众包市场将逐渐成为未来主要的数据采集策略。与其他数据采集策略相比,这两种方法可以更容易地采集数据并形成更高质量的数据集。根据CBInsights数据,人工智能中的数据采集现象将会越来越明显。对于初创企业来说,由于资金不足,他们把众包市场作为主要的数据来源。与此同时,一些大型互联网企业也将构建数据众包平台作为发展人工智能的战略布局之一。

3。众包模式已经成为人工智能数据标注的基本手段

大多数人工智能算法只能通过进一步标记收集的元数据来训练,而处理海量元数据需要大量的时间和人力成本。

数据标注通常有两种方式:手动标注和智能/手动标注。手动注释是指通过某些可视化工具对数据进行纯手动注释。由于元数据数量巨大,手动注释通常是非常繁重的工作。在处理具有一定规律性的数据时,可以采用智能/人工组合的方法,通过智能/人工多级迭代来保证输出数据的质量。以百度高精度地图为例,其数据智能处理程度达到90%,能够自动识别数百个目标,包括交通标志、地面标志、车道线和信号灯。然而,无论是采用人工标注还是智能/人工组合标注,工作量仍然很大,仅靠人工智能企业自身难以完成,数据标注任务通常需要重新分配。

目前,数据标注再分发的主要模式是众包模式。在没有第三方众包平台之前,人工智能技术公司通常会招募数据注释者自己来处理数据。这种数据注释和质量控制的方法成本极高且效率低下。以人工智能数据为标志的外包市场真正开始于2015年,在2016年下半年收缩,并在2017年爆发新一轮疫情。目前,相对完整的众包产业生态已经形成。众所周知的谷歌开放图像数据集、Youtube-8M、图像网数据集都是通过众包平台完成的。

众包模式主要包括“众包”和“工厂”。“众包”是指通过平台将任务转移给网民。百度众包、JD.com众包、龙猫数据等平台主要使用这种方法,适用于不敏感的数据。“工厂”是平台自己的管理团队,控制着整个过程,适用于企业的敏感数据。例如,贵阳蒙东科技运营着一个500人的“数据工厂”。除了大型团队之外,还有许多标注为“小型车间”的数据,规模从3人到10人不等。

众包模式的选择需要平衡任务成本、质量和时间之间的关系。任务成本、质量和时间之间的平衡与具体众包任务的性质密切相关。美国微软雷德蒙研究所(Redmond Research Institute of Microsoft)在数据任务的成本和质量之间设计了一个基于马尔可夫决策理论(内部称为知识梯度的有效算法)的数学模型,从而确定哪些类型的数据需要标注,以及由谁来标注数据,进而解决任务成本和质量之间的关系。一般来说,质量是最重要的指标。没有质量,更低的成本和更少的时间将毫无意义。

四。人工智能数据集建设中存在的问题及政策建议

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目前,人工智能数据集的获取和标注仍存在四个问题。首先,在元数据获取层面,企业因自身利益难以实现真正的数据共享,一些特殊领域的数据获取和使用是否符合法律法规存在很大争议。其次,数据标签行业仍然是被具体政策忽视的盲点。与人工智能相关的政策和社会关注主要集中在算法、应用和芯片上,而对数据标注和众包市场的政策支持和社会关注较少。第三,第三方众包平台市场在发展初期仍处于野蛮增长状态,缺乏相关行业管理标准和行业自律精神,可能会出现一些损害客户利益的情况,如二次转售和众包数据泄露。第四,大型企业越来越意识到保护自己的数据。然而,众包平台主要是由人工智能技术企业构建的。没有第三方众包平台对许多其他人工智能技术企业毫无兴趣。

人工智能数据集构建问题的政策建议分析。一是进一步加强顶层规划设计和系统布局,完善配套措施,加快相关政策实施,通过政策措施促进企业间人工智能数据的共享和合理利用。同时,加强对众包市场的数据标注和政策支持,提高社会关注度。二是推进人工智能数据领域相关管理标准的制定和实施,加强行业自律精神建设,建立投诉机制,确保企业数据安全。第三,建议在国家层面协调人工智能行业资源数据集的建设,以政府数据开放为驱动力,主导数据为基础,行业数据合作为驱动力,非营利第三方维护数据集,构建数据众包平台。

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