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sifat khan
Jun 05, 2022
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所有的产品类型中,估计AI产品是最吃数据的了,新西兰电话号码列表 要训练模型必须喂养大量的数据,2020 年 6 月 9 日,一款颅内肿瘤核磁共振影像辅助诊断软件获得了中国药监局审批,拿到了影像辅助诊断领域的首张 III 类医疗器械证。 新西兰电话号码列表 这套人工智能软件对脑肿瘤的诊断准确率超过 90%,对其中常见类型的诊断准确率达到 96%。训练这款软件的算法模型喂养了上百万份影像病例,海量数据、强大算力以及高分辨率,让人工智能归纳出来的一套新经验,使得它在影像诊断领域取得突破的基础。 可以这么说,在AI产品领域,数据、算法、新西兰电话号码列表 算力三分天下,同样重要,数据的准备工作是开始产品设计和开发的必要的前期工作。 数据准备工作主要包括两个部分,第一是数据收集,第二是数据清洗。 一、数据收集 数据收集顾名思义,就是收集训练所需的数据,比如说,我要做一个人脸识别的模型,那么肯定是要收集人脸数据,我要做个对话机器人系统,新西兰电话号码列表 肯定要收集语料数据,我要做个有无佩戴安全帽识别,肯定要收集人带安全帽的数据。 我要做个宠物狗的品类识别模型,就要收集各种狗的图像数据,新西兰电话号码列表 并分类存储。 数据收集简而言之,就是把数据分类存储好的过程,就像是我们做法,先去买菜的过程,并把菜分类存储好的过程。 目前,数据收集主要有三个来源,新西兰电话号码列表 分别是数据服务商采购、公开网络收集、内部数据。 数据提供商提供的数据一般质量都比较好,数据比较大。可以直接拿来做模型训练工作。只不过这类数据一般价格比较高。 新西兰电话号码列表 而且这类数据的类型一遍是通用型,对于一些小品类,垂直领域的的数据服务商一般没有。例如下面这些,是一家外部提供商提供的数据。 网络公开的数据比较好理解,新西兰电话号码列表 就比如训练提问意图,需要大量的提问意图的短句,这时候可以从知乎爬取。因为知乎是个问答平台。 第三种内部数据,也比较好理解,新西兰电话号码列表 如果有内部数据肯定是先用内部数据,他的获取成本最低,还有就是一些小众垂直领域,外部无法获取也只能从内部获取。 例如疫情初期,北京肿瘤医院新冠肺炎智能识别是基于5000多个病例的 CT 影像样本数据,学习训练样本的病灶纹理,研发了全新的AI算法模型,可在20秒内快速完成新冠肺炎影像的分析,分析结果准确率达96%。这些CT影像就属于内部数据。
品经理如何做好数据准备工作 新西兰电话号码列表 content media
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