網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)對于人工智能的發(fā)展有沒有影響

算法、算力、數(shù)據(jù)是人工智能發(fā)展的三大要素，人工智能已經(jīng)從講技術(shù)教育市場的階段，過渡到思考如何將技術(shù)與商業(yè)相結(jié)合落地的階段，而數(shù)據(jù)作為Al算法的“燃料”，是實(shí)現(xiàn)這一能力的必要條件。因此，為機(jī)器學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練提供數(shù)據(jù)采集、標(biāo)注等服務(wù)的人工智能基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)成為近年人工智能熱潮中必不可少的一環(huán)。

數(shù)據(jù)采集和標(biāo)注等形式的數(shù)據(jù)服務(wù)是推動(dòng)人工智能發(fā)展的基礎(chǔ)

人工智能基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)指為AI算法訓(xùn)練及優(yōu)化提供的數(shù)據(jù)采集、清洗、信息抽取、標(biāo)注等服務(wù)，以采集和標(biāo)注為主。人工智能概念爆發(fā)伊始，算法、算力、數(shù)據(jù)就作為最重要的三要素被人們樂道，進(jìn)入落地階段，智能交互、人臉識別、無人駕駛等應(yīng)用成為了最大的熱門，AI公司開始比拼技術(shù)與產(chǎn)業(yè)的結(jié)合能力，而數(shù)據(jù)作為Al算法的“燃料”，實(shí)現(xiàn)這一能力的必要條件。因此，為機(jī)器學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練、優(yōu)化提供數(shù)據(jù)采集、標(biāo)注等服務(wù)的數(shù)據(jù)服務(wù)成為了人工智能發(fā)展熱潮基礎(chǔ)。如果說計(jì)算機(jī)工程師是Al的老師，那基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)就是老師手中的教材。

互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)量呈指數(shù)式增長，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的應(yīng)用依賴于清洗標(biāo)注

PC、互聯(lián)網(wǎng)、消費(fèi)級移動(dòng)設(shè)備的興起宣告了數(shù)據(jù)時(shí)代的來臨，數(shù)據(jù)量呈指數(shù)式增長，據(jù)IDC統(tǒng)計(jì)，全球每年生產(chǎn)的數(shù)據(jù)量將從2016年的16. 1ZB猛增至2025年的163ZB，其中80%-90%是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。過去計(jì)算機(jī)主要處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，人工智能模型卻以處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)見長，但“玉環(huán)琢不成器” ，數(shù)據(jù)經(jīng)過清洗與標(biāo)注才能被喚醒價(jià)值，這就產(chǎn)生了源源不斷的清洗與標(biāo)注需求。在我國，每年需要進(jìn)行標(biāo)注的語音數(shù)據(jù)超過200萬小時(shí)，圖片則有數(shù)億張。

在獲取網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的過程中，數(shù)據(jù)的采集耗費(fèi)大量人力和時(shí)間，依賴人工標(biāo)注已經(jīng)不能滿足市場需求，借助第三方數(shù)據(jù)服務(wù)商，成為了人工智能企業(yè)提高效率的有效方式。其中，成都本土DaaS服務(wù)商，憑借頂級的高端人才和技術(shù)團(tuán)隊(duì)支撐，為政府、醫(yī)療、交通、旅游、金融、教育、企業(yè)、人工智能等多個(gè)領(lǐng)域提供網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集、分析服務(wù)。

大平臺護(hù)航，多重優(yōu)勢為數(shù)據(jù)提供質(zhì)量保證

探碼Dyson網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)是一個(gè)強(qiáng)大的大數(shù)據(jù)采集，分析和可視化平臺，采用探碼科技自主研發(fā)的TMF框架為架構(gòu)主體，支持開發(fā)可操作的智能數(shù)據(jù)應(yīng)用系統(tǒng)。Dyson網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)專業(yè)針對互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)抓取、處理、分析，挖掘。截止目前，探碼已為多個(gè)領(lǐng)域企業(yè)提供了數(shù)據(jù)服務(wù)，數(shù)據(jù)采集業(yè)務(wù)覆蓋國內(nèi)外近20個(gè)城市，為各行業(yè)交付超過百萬合格數(shù)據(jù)。

領(lǐng)先的網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)處理技術(shù)，喚醒數(shù)據(jù)價(jià)值

Dyson網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)利用眾多的云計(jì)算服務(wù)器協(xié)同工作，快速采集大量數(shù)據(jù)，避免了一臺計(jì)算機(jī)硬件資源的瓶頸。以探碼Kapow/Dyson采集器為代表的新一代智能采集器，能模擬人的思維，模擬人的操作，徹底解決了ajax等技術(shù)難題。解決了傳統(tǒng)post采集不能解決的技術(shù)問題。

抓取范圍幾乎覆蓋整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)公開數(shù)據(jù)，包括新聞、論壇、電商、社交網(wǎng)站、行業(yè)資訊、金融網(wǎng)站、企業(yè)門戶、政府網(wǎng)站等各種網(wǎng)站都可抓??；

可抓取各種網(wǎng)頁類型，包括服務(wù)器側(cè)動(dòng)態(tài)頁面、瀏覽器側(cè)動(dòng)態(tài)頁面（AJAX內(nèi)容）、靜態(tài)頁面都可抓取，甚至可以抓取沒有終點(diǎn)的瀑布流頁面等；

24小時(shí)自動(dòng)化爬蟲采集，制定清晰采集字段，保證初步采集速度和質(zhì)量；

對采集的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行“清洗、歸類、注釋、關(guān)聯(lián)、映射”，將分散、零亂、標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一的數(shù)據(jù)整合到一起，提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量，為后期數(shù)據(jù)分析奠定基礎(chǔ)；

通過智能數(shù)據(jù)中心大數(shù)據(jù)存儲、管理以及挖掘服務(wù)，本地化存儲保護(hù)隱私 。

實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的全生命周期管理，數(shù)據(jù)服務(wù)更專業(yè)

探碼網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)集數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)管理分析、數(shù)據(jù)交換共享為一體，圍繞數(shù)據(jù)采集、清洗、存儲、遷移、應(yīng)用的全生命周期，進(jìn)行數(shù)據(jù)管控、架構(gòu)管控、標(biāo)準(zhǔn)管理、質(zhì)量管理、安全管理等全方位管理工作，以確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、一致性、完整性、可用性和安全性。

隨著技術(shù)的不斷突破，人工智能行業(yè)的發(fā)展也將進(jìn)一步加碼，而在行業(yè)的基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)鏈上，探碼科技等第三方服務(wù)平臺，正從數(shù)據(jù)源開始，源源不斷的提供燃料，讓AI不斷加速也成為其一項(xiàng)”硬核”的競爭壁壘。除此之外，探碼網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)也一直在積極賦能眾多產(chǎn)業(yè)，包括金融、醫(yī)療、農(nóng)業(yè)、教育等。