正文

人工智能训练平台（人工智能训练平台图像识别）

发布时间：2023-03-12 00:09:11 稿源：创意岭阅读： 134 问大家

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于人工智能训练平台的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

2023新版文章智能生成器，能给你生成想要的原创文章、方案、文案、工作计划、工作报告、论文、代码、作文、做题和对话答疑等等

你只需要给出你的关键词，它就能返回你想要的内容，越精准，写出的就越详细，有微信小程序端、在线网页版、PC客户端，官网：https://ai.de1919.com

本文目录:

1、人工智能数据标注平台介绍
2、小白入门 AI 产品经理之路
3、华为aito是什么
4、AI类产品概述 — 平台型AI产品技术初识

人工智能训练平台（人工智能训练平台图像识别）

一、人工智能数据标注平台介绍

有一个非常形象的比喻——数据是21世纪的石油。

然而，大多数原始数据其实更像原油，并不能直接拿来就用。特别是在如火如荼的AI领域，更需要先进行数据标注，将原始数据变成算法可用数据。如果数据是原油，那么数据标注就是把原油提炼为成品油的过程。

数据标注得越精准、对算法模型训练的效果就越好。大部分算法在拥有足够多普通标注数据的情况下，能够将准确率提升到 95%，但从 95% 再提升到 99% 甚至 99.9% ，就需要大量高质量的标注数据。可以说，高质量的数据是制约模型和算法突破瓶颈的关键指标。

事实上，正是由于数据标注的重要性，在AI产业的上游已经形成了一条数据标注产业链。京东金融也在去年8月推出了专注于人工智能数据标注的科技平台—— 京东众智。

京东金融之所以上马京东众智项目，是因为随着公司AI研发的加速推进，急剧增长的数据需求在市场上得不到有效满足。

京东众智负责人回忆说：“随着业务量的增大，我们在AI开发中需要的数据标注量越来越大。我们找过很多数据标注公司，但是合作效果都不理想。这些问题严重拖累了很多项目的开发进度。痛定思痛，我们决定开发自己的数据标注平台，立项的时间是去年5月，我们只用了三个月时间，就在去年8月上线了京东众智平台。”

京东众智开发团队总结了各类数据标注平台的优点，并针对效率、质量、数据安全等痛点，对症下药——

2)场景丰富度:开发了覆盖无人驾驶、智能服务机器人、医疗影像辅助诊断等八大业务场景的一系列专业工具和丰富模板。

3)审核机制: 与业内常见的抽检和一重审核不同，京东众智设置了双重审核机制，针对一些复杂度高的标注任务，甚至会进行第三重审核，以确保最终标注质量。

传统的数据标注行业更像一个劳动密集型产业，主要是靠人工方式对文本、图片、语音、视频等数据进行标注。

京东金融推出Pre-AI快速落地方案，将人工标注和智能标注同步进行——第一步由人工进行少量标注，生成标注样本。第二步对样本进行建模训练，然后用训练出来的模型进行数据预标注，由人工判断标注是否准确，并反馈结果用于优化算法，直到机器标注的准确率达到99%时，人工完全撤出。

Pre-AI方案明显提高了数据标注平台效率，用一个星期的时间，就能完成传统模式下一个月的标注任务。

对于很多企事业单位来说，在将数据标注外包时，都会担心数据安全问题，尤其是对于政府部门、银行等金融机构来说，数据安全问题至关重要。

为了确保涉密数据、核心数据的安全，京东金融开发了数据与流程分离的DCS架构。合作企业只要部署一套“众智星”系统，就可以通过调用接口的方式链接到京东众智平台，从而确保数据在不外流的情况下，使用京东众智现有的工具模板、人员体系、流程体系。

京东众智上线一年来，一位来自银行的客户表示:“过去，我们做一条身份证地址标注，成本是2毛到6毛钱，在京东众智平台上只需要5分钱，而且标注周期缩短为原先的四分之一，质量也明显提高。”喜悦之情溢于言表。

总结京东众智一年来取得的成绩，京东众智负责人表示：“我们在做京东众智时，选择了一条与业内流行的轻模式截然相反的重模式，别人不提供预打标、人员培训、标注工具、审核机制，我们都提供。第一年，我们的重点是做好产品、技术和人才体系；未来我们的重点是打造合作生态。希望在不久的将来，国内大部分的AI公司都可以用我们平台上标注的高质量数据，训练出更优质的模型和算法。”

二、小白入门 AI 产品经理之路

概述：21届毕业一直从事产品经理相关职位，先后从事的行业有云端视频编辑、跨境电商等行业，目前正在转型做云计算行业，别的不说跨度真的还挺大，而且其实中间真的没有什么很大的关系；但是兴趣使然，最终还是得选择一个自己最感兴趣的行业去进行深挖与提升自己，深入业务场景去进行需求的了解，与用户共情，是我目前的目标与方向，接下来会零零碎碎分享一些，自己对AI产品进阶的一些知识或者干货分享，欢迎各位大佬们批评指正，也欢迎跟我一样处于初期的小姐妹们跟我一起共同成长，互相交流~共勉之

第一篇：初识

quyc 2022/4/27

AI 平台知识概述

一、概念了解(what)

在说AI 平台之前，首先可以对AI进行了一个大致的解释，AI 即人工智能，是研究并模拟、延伸和扩展人脑复杂行为的一种技术科学，范围包括机器学习、计算机视觉等等；那么 AI 平台就是支持这种复杂科学研究的一种辅助工具，该工具可以进行智能化、体系化、自动化完成这一系列研究；

1）AI 平台主要面向的是模型开发者，围绕 AI 模型/算法的生命周期（数据收集、数据标注、模型构建、模型训练、模型优化、模型部署）提供的工具。

2）AI 平台是面向应用者的，围绕集成好的AI 服务进行部署应用，主要是进行应用的管理等相关操作的平台。

二、产品功能(How)

接下来将对 AI 平台的两种分类进行逐一的功能阐述

2.1 AI 开发平台

1）数据标注平台

面向进行模型训练的前置工作，包括数据导入、数据预处理、数据标注、数据增强等。这部分的数据工作与大数据的关联性比较强，有些标注平台甚至是大数据系统的组件。

对于AI 标注来说，更多是进行数据智能/自动化进行处理，故此有些厂商推出数据采样、数据拆分、数据缺失值处理（数据预处理）、自动标注（数据标注）、对图片类型数据去雾、增雾、对比度增强等智能算法（数据增强），正是这些功能支撑起了数据标注平台。

2）模型训练平台

给模型训练的内容配置算力、环境，这个是AI平台中比较常见的产品，由于模型训练对硬件资源的高消耗，通常会租用云计算资源来完成模型训练，所以很多模型训练平台是与云平台捆绑的，完成包括负载均衡、并行训练等工作。

4）模型部署平台

提供把模型从训练环境部署到推理环境（云端、边缘端等）的工具。这个功能相对简单，较少单独作为一个产品，一般是也是作为开发平台的一个功能模块。

一个例外是边缘/嵌入式环境部署平台（如百度EasyEdge），由于硬件适配比较繁琐，所以目前看到百度是做成一个相对独立的产品的。

5）模型推理平台

提供各式各样的模型接口，供用户直接调用，一般还提供包括模型调用管理、接口管理等功能，这种推理平台主要是以模型作为核心竞争力的。另一种推理平台则以算力作为竞争力，类似云平台，用户将模型部署在平台上可获得弹性扩缩容等能力。

2.2 AI 应用平台

AI支撑平台比起AI开发平台，更类似业务平台，比如内容审核、智能对话等。围绕的是一个核心算法，通过配置提升这个算法/能力的通用性。

通过下面一个例子进行详细解释：

横向是发布图片的业务流程，纵向是审核平台的功能，审核平台的核心问题就是图片分类，将符合审核政策规定的图片通过、违法的进行限制。

三、核心优势(Why)

AI 平台带来的优势可以从用户、平台角度进行思考：

用户：尽低层成本获取 AI 能力，提高工作效率，满足业务快速扩充的需要；

AI 平台：标准化的工作工具/流程，无需定制去解决，提高模型生产效率、降低工作成本，从而形成盈利；

但是就目前来说，平台的需求是大于用户的需求，这跟 AI 的发展历史有关，目前还暂处于初期阶段，AI 技术还不是很成熟，更多是对模型训练的一些需求，一种行业化解决方案标准化的过程；用户 AI 还持有观望态度（对提高ROI不确定等），所以引申出目前需要不断的加强对AI 能力的训练，更好的契合市场用户的需求是目前的必经之路，同时也需要不断的引导用户发现AI 能力的价值，进而提高AI 平台的价值。

四、市场状况(where)

一些AI开发平台产品的AI模型生命周期覆盖情况，可以看到大部分产品其实都是提供全生命周期的功能的，提供一站式解决方案。

竞品分析：

百度的功能架构是最舒服、逻辑性最好的。百度的AI开发平台包括BML和EasyDL两个，BML是全流程的开发平台，覆盖了AI模型全生命周期；EasyDL定位是零门槛开发，所以只支持到数据训练级别的开发。BML中相对独立的数据相关功能和边缘部署相关功能又都拆成组件/小平台，可以供用户单独调用，从而提高灵活性。

腾讯TI系列平台中，TI-ONE定位是一站式机器学习服务平台”，但暂时没有看到关于数据标注方面的功能，数据处理只提供相对简单的数据接入和数据预处理功能。预置模型相对来说也比较少，大部分是机器学习方面的模型，深度学习模型较少。

TI系列的其他两个平台TI-Matrix和Ti-EMS分别是“AI应用服务平台”和“无服务推理平台”，个人感觉都更偏向云服务一些，主要是服务调度、扩缩容等能力。

华为ModelArts也提供从数据标注到模型推理全流程的开发工具，其中“自动学习”的功能模块基本对标百度EasyDL，提供重训练级别的模型生成，但暂时没有按照需求层级进行产品拆分。

总结：目前AI 平台根据用户不同的需求点各有所侧重，但是基本都进行了一站式平台训练能力的部署，主要在对数据、模型、部署三个方面发力；

1）数据差异化：进一步与大数据平台吻合，提供数据采集、清洗、标注（自动、人工）等功能，解决用户数据方面的痛点。

2）模型差异化：提供更多的强大预置算法进行模型训练，针对不同的业务场景去进行模型训练，针对不同的业务场景进行优化，其次需要充沛的算例资源，与云平台进行很好的衔接、协同处理。

3）部署差异化：方便快捷、快速搭建、灵活运用成为部署的需要攻克的一大难点，也是非常重要的竞争优势，节省时间、人力成本，也方便进行运维；

三、华为aito是什么

华为aito是什么

华为AITO（AI-Turing Open Platform）是华为推出的一款跨平台AI开发工具，旨在帮助开发者快速构建AI应用。AITO的核心功能有：AI开发管理平台，AI组件工具箱，AI开发框架，AI预训练模型管理等。AITO可以帮助开发者快速构建AI应用，并将AI应用部署到各种环境，包括IaaS、PaaS、SaaS、Cloud、On-Premise等。AITO支持开发者部署在华为云上的AI应用，也支持部署在其他云上。AITO支持各种深度学习框架，包括TensorFlow、Caffe2、Keras、MXNet、PyTorch等。

四、AI类产品概述 — 平台型AI产品技术初识

总体来说，AI类产品可大体分为两类：

对于推荐算法产品经理而言，算法本身即是产品。产品经理的职责主要在于，通过挑选合适的数据、算法帮助用户更好地解决个性化需求与海量信息之间的匹配问题，通过恰当的测评方法，帮助技术人员寻找优化特定场景下算法效能的方法。考虑到用户的需求相对单一，且参考指标明晰（如点击率、浏览率等），因此算法产品相对于其他产品而言，要对技术实现和底层算法逻辑拥有更清晰的认识，从而可以方便的配合技术人员完成转化率的提升。

对于终端类产品经理而言，如果产品形态仅仅是算法，那么需要考虑的内容应与推荐算法产品大同小异。随着家居物联网产品的兴起，越多越多的企业开始提供硬件类产品，常见的包括：AI智能音箱、安防摄像头以及疫情期间的测温仪等等。由于硬件产品对物流供应链的要求高、产品集成度也更高，产品经理除却需要考虑算法是否能够适配当前的场景之外，更应当专注于产品的集成测试和竞品分析（尤其需要掌握潜在进入者的动向），来确保产品的整体可用性和市场竞争力。

非个性化推荐算法关注的是一群人的共性。

典型应用场景包括，“音乐热曲排行榜”、初期谷歌的“搜索引擎”等等。

由于非个性化推荐的结果依赖于大众的点击，因此易呈现强者越强、弱者越弱的马太效应。对于内容生产者而言，推荐引擎如果始终维持这样的策略，将对新产生的内容不公平。为了兼顾冷启动的问题，可以考虑采用“最近时间窗口”策略，维护内容的新鲜度的同时兼顾大众偏好。

个性化推荐算法关注的是少数人的个性。

适用于非个性化推荐算法的场景主要具有以下两个特征：

1.海量数据；

2.拥有收集用户信息的渠道。

其中用户信息的收集方法又可分为以下两种：

1.来源于网页Cookie信息、访问地址信息;

2.来源于用户登录账户期间的操作日志记录。

个性化推荐中有两类重要的算法设计思路，分别是（1）基于向量相似度的推荐算法，以及（2）基于用户的协同过滤推荐算法。前者偏重于推荐标的物与用户兴趣之间的相似度评估，通过在预先设定的维度上获取用户的兴趣向量作为基向量，而后用同一坐标系对标的物进行标注，获取到用户兴趣与潜在标的物之间的相似度（具体示意如图1所示）。后者则偏重于用户间相似度的衡量，假设认为，拥有较高兴趣相似度的用户，针对某个具体标的物将具有相似的偏好（具体示意如图2所示）。

产品发展到一定的DAU数量之后，为了进一步提高这部分DAU人群的使用效率，需要通过精细化的推荐来辅助运营实现更高层次的目标。

尽管同为推荐产品大类，但由于推荐场景略有不同，因此电商推荐类产品与内容推荐类产品在业务指标的关注点上也略有不同。电商推荐类产品更关注用户的营收，因此通常将转化率设定为推荐指标；内容推荐类产品则更关注用户的留存和使用粘性，因此通常将推荐准确度、用户体验设定为推荐评估指标。以京东和头条为例，由于前者是面向”大明型“用户群体的产品，更关注推荐系统产生的效果为及时转化贡献了怎样的力量；而后者则是面向”小闲型“的用户群体，因此更关注推荐系统在用户体验与产品依赖层面贡献了怎样的力量。

关于广告推荐的几个共识：

1、产品的价值交换：为用户创造使用价值、并获取交换价值的过程。

2、几乎所有的广告需求都是对体验有负向影响的反向需求。

广告形态主要分为（1）横幅；（2）插屏；（3）原生。其中横幅广告效果较差，且对体验有一定影响；插屏广告由于以整屏形式出现，会吸引用户的全部注意力，尽管降低了产品的体验，但一定程度上提高了广告的展示效率；原生广告以一种仿似真实展示结果的形式嵌入到用户产品使用过程中，用户体验最好，但转化率相对插屏而言较低。一般情况下，更推荐使用插屏和原生广告，尽量避免使用横幅广告。

由于广告具有一定的商业性质，只有尽可能保障广告推荐的高效性，才有机会获取到足够的广告营收费用。通常而言，广告是否有效需要从以下两个角度进行衡量：

1.曝光频次高；

2.展示效率高，其中展示效率可从以下三个方面去衡量：（1）展示时机；（2）用户状态及（3）可见区域。

通常情况下，在产品刚进入市场的阶段，应当重点考虑DAU，只有把用户基数做大，后续的流量变现规模才足够可观。当产品DAU开始逐渐稳定时，则可以开始考虑MTR，产品也随之进入商业化变现的成熟阶段。Avglmps指数一方面展示出广告曝光率与广告收入之间的正线性关系，一方面也暗示着广告的曝光率与用户体验之间的反比关系，需要产品在不同场景下进行适当的权衡与取舍。广告点击率的大小，更多情况下取决于交互数据的应用和推荐算法的构建。当广告推荐的准确度日趋成熟，产品的广告位也将逐步获得更好的议价能力，有望获得更多的营收收入。

除了产品开发者本身可以招揽广告位外，广告生态系统中还存在这样一类第三方，被称之为ad network。作为连通广告位和广告主之间的中间方，通过统筹并协调广告资源，制定相对普适化的广告算法，能够最大限度的保障广告主对于广告展示次数的要求，同时能够帮助产品提供方充分利用剩余的广告位资源。对于大厂而言，流量变现已成为最重要的营收手段，除非广告资源稀缺，通常不会交予第三方管理。但对于尚处于发展期的公司而言，将广告位外包给中间商，一方面获取源源不断的收入，一方面将更多的精力集中在产品的研发投入上，是一件一举两得的事情。

在进行广告分析时，通常会采用如上的5个指标对广告展示效率进行逐层次的分析，在自上而下的过程中每一层次都存在着流量的流失。下面将以两个场景为例，逐一分析场景二的潜在提升空间。

1. 通常而言，广告请求率应尽量保证在100%，可以考虑优化用户访问时的请求率；

2. 当用户端发出广告请求时，缺少与用户当前情境相匹配的广告时，易出现填充率的情形。可考虑适当增加广告源，进一步提高填充率；

3. 广告展示率低，意味着广告匹配成功后，却由于网络带宽、用户停留时长、广告资源大小等原因没有得到合适的展示机会。需要具体分析，可采用prefetch等方法、挑选合适的展示时机等方法，提高展示成功率；

4. 点击率与广告内容、展示时机和广告大小等等因素密切相关。通过选取与上下文情境相匹配的广告源、增加广告位的大小、筛选出高质量广告，可以进一步提升广告的点击期望。

5、然而，为了选取高质量的广告而为广告位设置了广告底价后，也意味着广告资源数目的降低（即填充率的降低）。需要产品制定出适用于当前产品的整体策略。

除了上述AI产品之外，还有一类特殊的AI产品，通常由AI头部公司创建。通过集成相关算法和数据，为开发者提供相对自由的基础训练模型，提供自然语言处理、图像识别、VR等相关领域的SDK开发包，为各行业定制专用解决方案。可参考的AI平台类产品主要包括：

1. 百度大脑 —— AI开放平台（ http://ai.baidu.com/ ）

2. 腾讯AI开放平台（ https://ai.qq.com/ ）

3. AliGenie ( https://iap.aligenie.com/ )

4. 网易人工智能平台（ https://ai.163.com/#/m/overview ）

5. Amazon AI ( https://amazonaws-china.com/cn/events/amazon-ai/ )