人工智能數(shù)據(jù)服務(wù) 課件 1-1 項目一 任務(wù)1-1 認(rèn)識人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)

項目1

人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)基礎(chǔ)《人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)》學(xué)習(xí)引導(dǎo)任務(wù)11認(rèn)識人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)項目導(dǎo)入人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)作為支持人工智能（AI）技術(shù)發(fā)展的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，正在推動社會各個領(lǐng)域的深刻變革。人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)不僅是推動AI技術(shù)進(jìn)步的“燃料”，更是驅(qū)動社會數(shù)字化轉(zhuǎn)型的引擎。數(shù)據(jù)服務(wù)的質(zhì)量直接影響AI模型的性能和適應(yīng)性，從而對智能交互、無人駕駛、醫(yī)療健康等領(lǐng)域的成功應(yīng)用產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。任務(wù)1認(rèn)識人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)1任務(wù)描

述任務(wù)導(dǎo)入知

識

準(zhǔn)

備任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實

施本次任務(wù)將認(rèn)識人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)的相關(guān)概念和應(yīng)用場景，并了解數(shù)據(jù)服務(wù)的行業(yè)發(fā)展。通過對人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)的學(xué)習(xí)，我們不僅要掌握專業(yè)知識，更要深刻理解數(shù)據(jù)在國家科技自立自強中的重要性。任務(wù)

導(dǎo)

入任

務(wù)

描

述知

識

準(zhǔn)

備任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實

施任務(wù)名稱任務(wù)內(nèi)容任務(wù)1-1認(rèn)識人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)認(rèn)識人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)的定義、組成部分和應(yīng)用價值，熟悉人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)的具體應(yīng)用場景。了解人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)的行業(yè)發(fā)展，包括行業(yè)發(fā)展歷程、發(fā)展現(xiàn)狀、未來發(fā)展趨勢及機遇。掌握人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)任務(wù)環(huán)境安裝，包含Anaconda、Pycharm的安裝，以及在Pycharm中配置Conda環(huán)境。任務(wù)導(dǎo)

入知

識

準(zhǔn)

備任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實

施1.人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)的定義1.1.1人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)概念人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)是指為AI算法的訓(xùn)練、驗證和優(yōu)化提供高質(zhì)量、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的專業(yè)服務(wù)。在人工智能如火如荼的今天，算法、算力和數(shù)據(jù)是驅(qū)動這一技術(shù)革命的三駕馬車。任務(wù)導(dǎo)

入知

識

準(zhǔn)

備任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實

施2.人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)的組成部分1.1.1人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)概念數(shù)據(jù)清洗特征工程模型評估與部署數(shù)據(jù)安全與隱私保護數(shù)據(jù)服務(wù)持續(xù)改進(jìn)010203040506070809數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)標(biāo)注模型訓(xùn)練與優(yōu)化數(shù)據(jù)可視化與解釋性任務(wù)導(dǎo)

入知

識

準(zhǔn)

備任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實

施2.人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)的組成部分1.1.1人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)概念01數(shù)據(jù)采集

數(shù)據(jù)采集的主要任務(wù)是從各種渠道獲取與特定任務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)，這些渠道包括互聯(lián)網(wǎng)爬蟲、傳感器、數(shù)據(jù)庫、日志文件、用戶反饋信息、API接口以及人工輸入等。

數(shù)據(jù)采集不僅需要考慮數(shù)據(jù)的數(shù)量，還要確保數(shù)據(jù)的多樣性和代表性，以避免模型訓(xùn)練中出現(xiàn)偏差。

數(shù)據(jù)采集的合法性和合規(guī)性也至關(guān)重要，特別是在涉及個人信息的情況下，需要嚴(yán)格遵守相關(guān)法律法規(guī)。任務(wù)導(dǎo)

入知

識

準(zhǔn)

備任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實

施2.人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)的組成部分1.1.1人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)概念02數(shù)據(jù)清洗

原始數(shù)據(jù)往往包含噪聲、缺失值、重復(fù)值和異常值，這些問題會嚴(yán)重影響模型的性能。

常見的數(shù)據(jù)清洗操作包括去重、填補缺失值、修正異常值、統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式和標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)等。

清洗后的數(shù)據(jù)更為準(zhǔn)確、整潔，能夠為后續(xù)的數(shù)據(jù)標(biāo)注、特征工程和模型訓(xùn)練提供堅實的基礎(chǔ)。任務(wù)導(dǎo)

入知

識

準(zhǔn)

備任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實

施2.人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)的組成部分1.1.1人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)概念03數(shù)據(jù)標(biāo)注

數(shù)據(jù)標(biāo)注是將無標(biāo)簽的原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為有標(biāo)簽數(shù)據(jù)的過程，它直接決定了模型的訓(xùn)練效果。

數(shù)據(jù)標(biāo)注可以涉及多種形式，如圖像中的目標(biāo)框選、文本中的情感分類、語音中的語義識別等。任務(wù)導(dǎo)

入知

識

準(zhǔn)

備任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實

施2.人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)的組成部分1.1.1人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)概念04特征工程特征工程是從原始數(shù)據(jù)中提取出對模型訓(xùn)練有用的信息的過程。特征工程包括特征選擇、特征轉(zhuǎn)換和特征構(gòu)造等步驟。特征選擇是挑選出最具代表性和最相關(guān)的特征特征轉(zhuǎn)換是將特征數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為更適合模型使用的形式（如歸一化、標(biāo)準(zhǔn)化等）特征構(gòu)造是通過組合已有特征或創(chuàng)建新的特征來增強模型的學(xué)習(xí)能力。任務(wù)導(dǎo)

入知

識

準(zhǔn)

備任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實

施2.人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)的組成部分1.1.1人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)概念05模型訓(xùn)練與優(yōu)化

模型訓(xùn)練是利用標(biāo)注數(shù)據(jù)對AI模型進(jìn)行參數(shù)調(diào)整，使其能夠從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并執(zhí)行特定任務(wù)的過程。任務(wù)導(dǎo)

入知

識

準(zhǔn)

備任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實

施2.人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)的組成部分1.1.1人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)概念06模型評估與部署

模型評估是檢驗?zāi)Ｐ驮趯嶋H任務(wù)中的表現(xiàn)的關(guān)鍵步驟。

通過測試集或交叉驗證，評估模型的準(zhǔn)確性、召回率、精確率和F1值等指標(biāo)。

模型評估不僅關(guān)注模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)，更重視其在未見數(shù)據(jù)上的泛化能力。任務(wù)導(dǎo)

入知

識

準(zhǔn)

備任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實

施2.人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)的組成部分1.1.1人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)概念07數(shù)據(jù)可視化與解釋性

數(shù)據(jù)可視化是將復(fù)雜的數(shù)據(jù)和模型結(jié)果通過圖表的形式呈現(xiàn)給用戶或決策者，使其能夠直觀理解數(shù)據(jù)的分布、模型的表現(xiàn)和預(yù)測結(jié)果。數(shù)據(jù)可視化不僅是數(shù)據(jù)分析的工具，還可以用于解釋AI模型的決策過程，幫助識別潛在的偏差和問題。任務(wù)導(dǎo)

入知

識

準(zhǔn)

備任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實

施2.人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)的組成部分1.1.1人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)概念08數(shù)據(jù)安全與隱私保護數(shù)據(jù)安全涉及防止數(shù)據(jù)泄露、篡改和未經(jīng)授權(quán)的訪問，常見措施包括數(shù)據(jù)加密、訪問控制和日志審計等。隱私保護則主要針對涉及個人信息的數(shù)據(jù)，必須遵循數(shù)據(jù)保護法規(guī)（如GDPR，通用數(shù)據(jù)保護條例），并采用諸如數(shù)據(jù)匿名化、差分隱私等技術(shù)，確保在提供數(shù)據(jù)服務(wù)時不侵犯用戶隱私。任務(wù)導(dǎo)

入知

識

準(zhǔn)

備任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實

施2.人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)的組成部分1.1.1人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)概念09數(shù)據(jù)服務(wù)持續(xù)改進(jìn)人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)并非一次性的工作，而是一個持續(xù)改進(jìn)的過程。隨著AI模型的應(yīng)用和反饋的積累，數(shù)據(jù)服務(wù)團隊需要不斷優(yōu)化數(shù)據(jù)采集和處理流程，更新數(shù)據(jù)標(biāo)注標(biāo)準(zhǔn)，改進(jìn)特征工程方法，并根據(jù)實際業(yè)務(wù)需求調(diào)整模型訓(xùn)練和評估策略。任務(wù)導(dǎo)

入知

識

準(zhǔn)

備任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實

施3.人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)的價值1.1.1人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)概念降低開發(fā)成本3通過提供優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)服務(wù)，可大幅減少AI模型在開發(fā)階段的反復(fù)調(diào)試與修改工作。1提升AI模型的精準(zhǔn)度精確、完整且多樣性豐富的數(shù)據(jù)輸入，可提升AI模型訓(xùn)預(yù)測能力、降低模型的誤差率、提高其穩(wěn)定性?？s短AI模型的開發(fā)周期2經(jīng)過精細(xì)處理和高質(zhì)量標(biāo)注的數(shù)據(jù)，可提升模型訓(xùn)練的效率，減少數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段的時間投入。4增強市場競爭力擁有豐富、精準(zhǔn)數(shù)據(jù)的企業(yè)，可洞察市場趨勢，響應(yīng)客戶需求變化，在產(chǎn)品研發(fā)、服務(wù)優(yōu)化等方面搶占先機。任務(wù)導(dǎo)

入知

識

準(zhǔn)

備任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實

施1.1.2人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)的應(yīng)用場景人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)應(yīng)用場景通用大模型教育行業(yè)安防行業(yè)交通行業(yè)金融行業(yè)醫(yī)療行業(yè)任務(wù)導(dǎo)

入知

識

準(zhǔn)

備任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實

施1.1.2人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)的應(yīng)用場景1.通用大模型中的應(yīng)用多模態(tài)數(shù)據(jù)的應(yīng)用（如圖像、視頻、語音等）可以使模型在處理復(fù)雜任務(wù)時更加高效和準(zhǔn)確數(shù)據(jù)的多模態(tài)融合數(shù)據(jù)服務(wù)供應(yīng)商通過提供高質(zhì)量、有代表性的數(shù)據(jù)，幫助模型開發(fā)者定向優(yōu)化，使模型能夠更好地適應(yīng)特定場景的需求。模型能力的定向優(yōu)化大模型的評測離不開高質(zhì)量的數(shù)據(jù)服務(wù)。通過定期評測和數(shù)據(jù)更新，模型可以不斷迭代優(yōu)化，提升其在實際應(yīng)用中的表現(xiàn)。模型評測與迭代任務(wù)導(dǎo)

入知

識

準(zhǔn)

備任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實

施1.1.2人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)的應(yīng)用場景2.安防行業(yè)中的應(yīng)用多模態(tài)數(shù)據(jù)的應(yīng)用（如圖像、視頻、語音等）可以使模型在處理復(fù)雜任務(wù)時更加高效和準(zhǔn)確大模型的評測離不開高質(zhì)量的數(shù)據(jù)服務(wù)。通過定期評測和數(shù)據(jù)更新，模型可以不斷迭代優(yōu)化，提升其在實際應(yīng)用中的表現(xiàn)。圖像識別

自動識別并追蹤目標(biāo)人物、車輛檢測異常行為，如入侵、打架、火災(zāi)等行為分析視頻數(shù)據(jù)分析人群的行為模式，識別潛在的危險行為身份驗證人臉識別技術(shù)在安防領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，如門禁系統(tǒng)、銀行的身份驗證等任務(wù)導(dǎo)

入知

識

準(zhǔn)

備任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實

施1.1.2人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)的應(yīng)用場景3.金融行業(yè)中的應(yīng)用智能風(fēng)控

通過分析大量歷史交易數(shù)據(jù)和用戶行為數(shù)據(jù)，識別潛在的風(fēng)險客戶，預(yù)防欺詐行為的發(fā)生自動化交易自動化交易系統(tǒng)依賴于大量的歷史交易數(shù)據(jù)，以確保能夠?qū)崟r預(yù)測市場走勢并作出最佳交易決策客戶服務(wù)用于金融機構(gòu)的客戶服務(wù)，如智能客服系統(tǒng)。智能客服系統(tǒng)需要大量的語音和文本數(shù)據(jù)任務(wù)導(dǎo)

入知

識

準(zhǔn)

備任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實

施1.1.2人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)的應(yīng)用場景4.醫(yī)療行業(yè)中的應(yīng)用醫(yī)學(xué)影像分析

AI可以通過分析醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)，如X光片、CT掃描、MRI圖像等，協(xié)助醫(yī)生進(jìn)行疾病診斷疾病診斷AI技術(shù)可以通過分析患者的電子健康記錄（EHR）、基因數(shù)據(jù)等，輔助疾病診斷和治療方案的制定藥物研發(fā)通過分析大量的化合物數(shù)據(jù)和臨床試驗數(shù)據(jù)，AI可以加速藥物研發(fā)的進(jìn)程任務(wù)導(dǎo)

入知

識

準(zhǔn)

備任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實

施1.1.2人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)的應(yīng)用場景5.交通行業(yè)中的應(yīng)用智能交通管理AI可以通過分析交通數(shù)據(jù)，優(yōu)化交通流量，減少擁堵，提高交通效率。無人駕駛依賴于計算機視覺和傳感器融合技術(shù)，需要大量的圖像數(shù)據(jù)和傳感器數(shù)據(jù)。物流管理AI技術(shù)在物流管理中的應(yīng)用主要體現(xiàn)在路線優(yōu)化、倉儲管理、自動化配送等方面。任務(wù)導(dǎo)

入知

識

準(zhǔn)

備任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實

施1.1.2人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)的應(yīng)用場景6.教育行業(yè)中的應(yīng)用智能輔導(dǎo)系統(tǒng)可以用于開發(fā)智能輔導(dǎo)系統(tǒng)，通過分析學(xué)生的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，提供個性化的學(xué)習(xí)建議和輔導(dǎo)方案。在線教育平臺在線教育平臺借助AI技術(shù)可以提供智能化的教學(xué)服務(wù)，如自動作業(yè)批改、知識點推薦等。個性化學(xué)習(xí)開發(fā)個性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)，根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)風(fēng)格和進(jìn)度，制定個性化的學(xué)習(xí)路徑。任務(wù)導(dǎo)

入知

識

準(zhǔn)

備任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實

施1.1.3人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)發(fā)展歷程技術(shù)落地與行業(yè)格局形成行業(yè)萌芽與資本熱潮技術(shù)革新與行業(yè)競爭壁壘構(gòu)建早期階段2016年-2018年01中期階段2019年-2022年02后期階段2023年至今任務(wù)導(dǎo)

入知

識

準(zhǔn)

備任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實

施1.1.3人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)發(fā)展歷程1.早期階段（2016年-2018年）：行業(yè)萌芽與資本熱潮數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)以數(shù)據(jù)采集和標(biāo)注為核心業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)采集通常包括圖片、文本、音頻等各種形式的原始數(shù)據(jù)的收集數(shù)據(jù)標(biāo)注是對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、標(biāo)記或注釋，以便為機器學(xué)習(xí)模型提供標(biāo)準(zhǔn)化的訓(xùn)練樣本這一時期的AI技術(shù)主要集中在計算機視覺和自然語言處理領(lǐng)域，圖像和文本數(shù)據(jù)的標(biāo)注需求尤為強烈數(shù)據(jù)在AI技術(shù)，尤其是深度學(xué)習(xí)中有重要作用。隨著AI公司在算法研究方面的不斷深入，數(shù)據(jù)的需求量也呈爆發(fā)式增長。2016年谷歌的阿爾法圍棋（AlphaGo）成功擊敗了圍棋世界冠軍李世石任務(wù)導(dǎo)

入知

識

準(zhǔn)

備任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實

施1.1.3人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)發(fā)展歷程2.中期階段（2019年-2022年）：技術(shù)落地與行業(yè)格局形成

2019年后，人工智能技術(shù)逐漸從實驗室研究轉(zhuǎn)向?qū)嶋H應(yīng)用

汽車、醫(yī)療、金融等領(lǐng)域成為人工智能技術(shù)落地的重要場景

到2022年，超過75%的AI企業(yè)集中在A輪融資階段，表明行業(yè)已逐漸成熟并進(jìn)入規(guī)范化發(fā)展時期數(shù)據(jù)服務(wù)的種類和形式更加多樣化，除了基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)采集和標(biāo)注服務(wù)外，行業(yè)開始出現(xiàn)更加復(fù)雜和定制化的數(shù)據(jù)解決方案。百度在2019年推出了“阿波羅自動駕駛技術(shù)”“百度數(shù)據(jù)眾包”平臺任務(wù)導(dǎo)

入知

識

準(zhǔn)

備任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實

施1.1.3人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)發(fā)展歷程3.后期階段（2023年至今）：技術(shù)革新與行業(yè)競爭壁壘構(gòu)建行業(yè)競爭促使數(shù)據(jù)服務(wù)商尋求差異化優(yōu)勢通過垂直化服務(wù)能力的提升，數(shù)據(jù)服務(wù)商可以針對不同行業(yè)提供更加專業(yè)和定制化的解決方案越來越多企業(yè)開始提供數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)增強、數(shù)據(jù)隱私保護等增值服務(wù)2024年起，數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)產(chǎn)品化趨勢繼續(xù)加強，數(shù)據(jù)服務(wù)商將更加注重數(shù)據(jù)的發(fā)現(xiàn)性、可用性和合規(guī)性隨著AI技術(shù)的進(jìn)一步成熟，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)標(biāo)注方式已無法滿足日益增長的數(shù)據(jù)處理需求。AI預(yù)標(biāo)注技術(shù)應(yīng)運而生，成為數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)的關(guān)鍵技術(shù)。百度智能云：自動駕駛數(shù)據(jù)采集

標(biāo)注、自動化質(zhì)檢任務(wù)導(dǎo)

入知

識

準(zhǔn)

備任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實

施1.1.4人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀1.人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)市場規(guī)模2023年，中國AI數(shù)據(jù)服務(wù)市場規(guī)模達(dá)45億元；預(yù)計2028年，市場規(guī)模將達(dá)到170億元，復(fù)合增長率將高達(dá)30.4%

2022-2028年中國AI數(shù)據(jù)服務(wù)市場規(guī)模（數(shù)據(jù)來源：艾瑞咨詢研究院）供給側(cè)數(shù)據(jù)源獲取更加便捷數(shù)據(jù)工程技術(shù)、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范、標(biāo)注方法日益成熟人才生態(tài)不斷完善服務(wù)軟件平臺自動化、流程化需求側(cè)小模型到大模型轉(zhuǎn)變，通用泛化能力的大模型正逐漸成為主大量高質(zhì)量、多模態(tài)的數(shù)據(jù)需求AI技術(shù)應(yīng)用成果帶來良好的商業(yè)回報，進(jìn)一步刺激了需求側(cè)對基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的投入任務(wù)導(dǎo)

入知

識

準(zhǔn)

備任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實

施1.1.4人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀2.人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈上游主要由數(shù)據(jù)生產(chǎn)者及產(chǎn)能資源構(gòu)成生產(chǎn)者包括各種數(shù)據(jù)生成源，如互聯(lián)網(wǎng)平臺、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備、社交媒體等，通過各種渠道提供原始數(shù)據(jù)產(chǎn)能資源特別是人力資源扮演著關(guān)鍵角色。數(shù)據(jù)標(biāo)注員和審核員是這個環(huán)節(jié)中的核心中國人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)產(chǎn)業(yè)圖譜（數(shù)據(jù)來源：艾瑞咨詢研究院）任務(wù)導(dǎo)

入知

識

準(zhǔn)

備任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實

施1.1.4人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀2.人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈中國人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)產(chǎn)業(yè)圖譜（數(shù)據(jù)來源：艾瑞咨詢研究院）中游環(huán)節(jié)是行業(yè)的核心，即數(shù)據(jù)標(biāo)注及其他數(shù)據(jù)服務(wù)供應(yīng)商供應(yīng)商根據(jù)下游需求方的要求，對上游提供的數(shù)據(jù)進(jìn)行加工、標(biāo)注，并提供相應(yīng)的服務(wù)，幫助AI模型的訓(xùn)練和優(yōu)化任務(wù)導(dǎo)

入知

識

準(zhǔn)

備任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實

施1.1.4人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀2.人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈中國人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)產(chǎn)業(yè)圖譜（數(shù)據(jù)來源：艾瑞咨詢研究院）下游是AI數(shù)據(jù)服務(wù)的需求發(fā)起者，包括科技公司、行業(yè)企業(yè)、AI公司、科研單位等科技公司和AI企業(yè)通過數(shù)據(jù)服務(wù)，不斷優(yōu)化其AI模型，以應(yīng)對復(fù)雜的場景和需求行業(yè)企業(yè)和科研單位借助AI技術(shù)，實現(xiàn)技術(shù)革新和科研突破任務(wù)導(dǎo)

入知

識

準(zhǔn)

備任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實

施1.1.4人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀3.人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)市場結(jié)構(gòu)需求方自建團隊大型科技企業(yè)和云服務(wù)廠商更傾向于通過自建團隊來滿足其內(nèi)部數(shù)據(jù)服務(wù)需求自建團隊不僅能夠更好地控制數(shù)據(jù)的質(zhì)量與安全，還能更快速地響應(yīng)內(nèi)部的算法迭代需求品牌數(shù)據(jù)服務(wù)商品牌服務(wù)商往往具備更強的技術(shù)能力和更豐富的數(shù)據(jù)資源，能夠為AI開發(fā)企業(yè)提供更專業(yè)和全面的數(shù)據(jù)服務(wù)這些數(shù)據(jù)服務(wù)往往由其云服務(wù)業(yè)務(wù)線、算法研發(fā)團隊，以及外部的品牌數(shù)據(jù)服務(wù)商來共同完成中小數(shù)據(jù)服務(wù)商由于市場競爭的加劇以及大規(guī)模數(shù)據(jù)標(biāo)注項目對服務(wù)能力要求的提升，市場份額大幅下滑2023年中國AI數(shù)據(jù)服務(wù)供給方的市場結(jié)構(gòu)（數(shù)據(jù)來源：艾瑞咨詢研究院）任務(wù)導(dǎo)

入知

識

準(zhǔn)

備任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實

施1.1.5人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)未來趨勢及機遇人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)發(fā)展趨勢與機遇需求向垂直化方向過渡人機協(xié)作發(fā)展趨勢向自然語言類需求滲透任務(wù)導(dǎo)

入知

識

準(zhǔn)

備任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實

施1.1.5人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)未來趨勢及機遇1.人工智數(shù)據(jù)服務(wù)需求將向垂直化方向過渡研發(fā)初期訓(xùn)練階段應(yīng)用階段對數(shù)據(jù)量有較大需求，而對數(shù)據(jù)質(zhì)量要求相對較低，更注重模型的構(gòu)建和初步驗證，數(shù)據(jù)的多樣性和廣泛性更重要對于已標(biāo)注數(shù)據(jù)的需求顯著增加。同時，隨著訓(xùn)練要求的提升，對數(shù)據(jù)采集和標(biāo)注的精確度也有了更高的要求AI技術(shù)已經(jīng)趨于成熟，需要的數(shù)據(jù)服務(wù)也更為專業(yè)和細(xì)致。所需的數(shù)據(jù)需要更加貼近具體的業(yè)務(wù)場景，以提供更具針對性的垂直化數(shù)據(jù)服務(wù)任務(wù)導(dǎo)

入知

識

準(zhǔn)

備任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實

施1.1.5人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)未來趨勢及機遇2.數(shù)據(jù)服務(wù)需求逐步向自然語言類需求滲透圖像類數(shù)據(jù)需求在國內(nèi)市場占據(jù)主導(dǎo)地位相對成熟的美國市場，自然語言處理（NLP）需求已成為主導(dǎo)隨著國內(nèi)AI技術(shù)的不斷進(jìn)步，AI基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)需求也將逐步向自然語言類需求滲透。任務(wù)導(dǎo)

入知

識

準(zhǔn)

備任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實

施1.1.5人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)未來趨勢及機遇3.人機協(xié)作為行業(yè)發(fā)展趨勢正式采標(biāo)階段采標(biāo)員需要對圖像數(shù)據(jù)中的目標(biāo)元素進(jìn)行精準(zhǔn)標(biāo)注。通過AI技術(shù)，圖像數(shù)據(jù)可以進(jìn)行自動的場景分割、物體識別和人臉識別，語音數(shù)據(jù)則可以借助語音識別和自然語言處理技術(shù)進(jìn)行初步處理，完成自動標(biāo)注后再由人工進(jìn)行二次校對。數(shù)據(jù)質(zhì)檢環(huán)節(jié)人工抽檢通常因準(zhǔn)確率、成本控制和時效性存在不足。AI技術(shù)通過計算機視覺和語音識別，對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行初步識別，能夠在短時間內(nèi)實現(xiàn)高達(dá)90%以上的校驗正確率。任務(wù)導(dǎo)

入知

識

準(zhǔn)

備任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實

施1.安裝Anaconda2.安裝PyCharm3.在PyCharm中配置Conda環(huán)境1.1.6環(huán)境安裝項

目

導(dǎo)

入任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實

施知

識

準(zhǔn)

備步驟一安裝Anaconda(1)訪問Anaconda官方網(wǎng)站，定位至免費下載頁面。若頁面提示郵箱注冊，可選擇“SkipRegistration”快速跳過注冊流程。隨后，根據(jù)您的操作系統(tǒng)選擇合適的Anaconda版本安裝包進(jìn)行下載。如果下載速度緩慢，推薦使用國內(nèi)高速鏡像源，即清華大學(xué)開源軟件鏡像:/anaconda/archive/在此頁面選擇合適的版本，例如Anaconda3-2024.06-1-Windows-x86_64.exe。項

目

導(dǎo)

入任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實

施知

識

準(zhǔn)

備步驟一安裝Anaconda(2)

雙擊下載的Anaconda安裝包（例如Anaconda3-2024.06-1-Windows-x86_64.exe），運行安裝程序，在安裝向?qū)醉摚c擊“Next”按鈕繼續(xù)安裝流程。（3）在彈出的LicenseAgreement對話框中，單擊“IAgree”以繼續(xù)安裝。項

目

導(dǎo)

入任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實

施知

識

準(zhǔn)

備步驟一安裝Anaconda（4）在彈出的SelectInstallationType對話框中，可默認(rèn)選擇“JustMe”，單擊“Next”按鈕。（5）在彈出的ChooseinstallLocation對話框中，可默認(rèn)選擇安裝路徑“DestinationFolder”（建議使用默認(rèn)安裝路徑），確保安裝空間，單擊“Next”按鈕。項

目

導(dǎo)

入任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實

施知

識

準(zhǔn)

備步驟一安裝Anaconda（6）在彈出的AdvancedinstallationOptions對話框中，勾選第二個和第三個復(fù)選框，設(shè)置環(huán)境變量及默認(rèn)的Python啟動程序，單擊“Install”按鈕，等待安裝成功。（7）在彈出的對話框中，等待安裝過程，安裝進(jìn)度完成后單擊“Next”按鈕。項

目

導(dǎo)

入任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實

施知

識

準(zhǔn)

備步驟一安裝Anaconda（8）在彈出的完成設(shè)置對話窗口中，取消勾選第一個和第二個復(fù)選框，單擊“Finish”按鈕，結(jié)束安裝（9）安裝結(jié)束后，在開始菜單中，找到已經(jīng)安裝好的Anaconda，會有如下幾個工具，說明安裝成功項

目

導(dǎo)

入任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實

施知

識

準(zhǔn)

備步驟二安裝PyCharm（1）訪問JetBrains公司的官方網(wǎng)站，導(dǎo)航至PyCharm的下載頁面

/pycharm/download/，滾動頁面找到“PyCharmCommunityEdition”這一社區(qū)免費版本，隨后點擊“Download”按鈕進(jìn)行下載。（2）下載完成后，安裝包如圖所示。（3）雙擊安裝程序，如果有驗證信息選擇“是”，彈出安裝向?qū)?，點擊“下一步（N）”。項

目

導(dǎo)

入任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實

施知

識

準(zhǔn)

備步驟二安裝PyCharm（4）選擇安裝位置。可選擇默認(rèn)目錄；也可自選安裝目錄。點擊“下一步（N）”繼續(xù)。項

目

導(dǎo)

入任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實

施知

識

準(zhǔn)

備步驟二安裝PyCharm（5）配置安裝選項。勾選“創(chuàng)建桌面快捷方式”和“更新PATH變量”，點擊“下一步（N）”繼續(xù)。（6）在“選擇開始菜單目錄”直接點擊“安裝”按鈕。安裝完成，點擊“完成”按鈕，退出安裝向?qū)?。?/p>

目

導(dǎo)

入任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實

施知

識

準(zhǔn)

備步驟三在PyCharm中配置Conda環(huán)境（1）在“開始菜單”中查找并打開“AnacondaPrompt”終端。隨后，在終端界面中輸入指令“condacreate--nameDataSerpython=3.8”，使用conda創(chuàng)建一個名為“DataSer”的新環(huán)境。（2）進(jìn)入安裝包確認(rèn)流程，鍵盤上鍵入“y”并按回車鍵，表示同意并開始安裝環(huán)境。項

目

導(dǎo)

入任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實

施知

識

準(zhǔn)

備步驟三在PyCharm中配置Conda環(huán)境（3）當(dāng)終端顯示“done”時，表示環(huán)境已成功安裝，此時，系統(tǒng)會提示激活環(huán)境指令。（4）關(guān)閉當(dāng)前終端