适用于每个人的智能汽车的AI培训数据

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当为自动驾驶汽车构建世界级的人工智能时,像Appen这样的合作伙伴会让你的团队更快地到达那里,拥有你可以依赖的数据

自动车辆和连通车的兴起,有一个巨大的商机。已经,我们已经看到了对自动驾驶技术的重要投资,并与每个人一起竞赛以获得福利,包括更少的道路事故,移动式服务(MAA),交通减少和改进的物流和运输服务。

汽车行业正在经历一场深刻的变革,人工智能和电动技术正在改变企业制造汽车的方式,并影响最终将购买或使用这些汽车的客户类型。未来适用于所有人的智能汽车,在制造时将考虑到世界级的人工智能、超高速连接和环境影响。

今天的自动驾驶积木面临的挑战

公司严重投资于自动驾驶技术和所连接的汽车的未来。

忙于制造全自动驾驶汽车、改进驾驶员辅助功能或解决方案的团队,往往需要与多个供应商和应用程序合作,收集、标记、准备和汇集所有数据,以便有效地训练他们的人工智能模型。

即使不需要连接几十个不同的数据管道组件和集成几十个api,构建未来的传输已经足够复杂了。为了让汽车“看”、“听”、“理解”、“说话”和“思考”,它需要视频、图像、音频、文本、激光雷达和传感器数据被正确地收集、组织和理解机器学习楷模。

在自动车辆的情况下,就像具有可能冒着人类生活的医疗保健或其他用例一样,培训数据需要在尺度上被人类注释和验证,因此每次都会提供100%的精度。结合了这一事实,即汽车不仅需要遵守严格的国家和区域法规,而且还必须了解数百种语言和方言,并成为指数挑战。将构建块放在一起不应该是这种困难的。

适用于所有人的智能汽车需要多模式人工智能的单一来源方法

自治车辆培训数据

如果团队选择与经过验证的、可靠的全球合作伙伴合作,以解决他们对自动驾驶汽车的全球多模式人工智能需求,那么他们可能会更快地实现这一目标。想象一下运行和组合多个集合和注释作业需要多少时间。现在想想在130个国家,180多种语言和方言中做这件事,每一种都有自己的数据集。这个过程很容易出现延迟、手工错误,最终代价非常昂贵。

通过自动化多步骤项目、将复杂任务分解为简单任务并将它们路由到灵活的流程中,同时在单个管道中协调和工作,使用单一数据源可以帮助降低风险。建立和部署世界级的操作方面显著降低。

想象一下,可以在一个过程流中进行2D,3D和音频注释,用于自驾驶车辆的多模态计算机视觉系统,并且能够利用用于快速3D点云标签的尖端ML供电工具(LIDAR,雷达),视频对象和对象理解的事件跟踪,以及像素级别2D标记,包括语义分割。

通过汽车AI,技术领导者必须努力降低复杂性。利基供应商工作正常,直到您必须自动化和集成不同的系统和数据类型,创建瓶颈和数据兼容性问题。构建您自己的系统可以创造不同的问题 - 现在不仅要在部署您的AI上工作,但您必须分配资源来构建,改进和维护非核心软件。

如果您选择使用最好的工具和合作伙伴来实现目标,就可以消失。毕竟,您的团队应专注于模型建设和培训,并非如此数据收集以及准备,或维护一些必须构建的定制软件

为每个人都工作的汽车

当您构建为每个人工作的智能汽车时,他们需要在每个市场中这样做。领导者建设自驾车正在思考超出简单的效率,速度和成本。我们需要确保我们从数据中删除偏见,以便AI同样识别所有内容和每个人。作为顶级OEM或第1层汽车供应商,您希望您的客户可以安全地通过他们正在使用的汽车来理解,无论种族,性别,年龄或地理。

更重要的是,领导人必须考虑他们的供应链影响。道德 - 首先进入无偏见的AI数据的方法,产生了积极的全球影响,并抵消了一些中断5级自动驾驶将带来世界。

在Appen,我们带来了我们的25年的培训数据经验和质量一致性帮助加速自动驾驶能力。我们有注释工具,包括ML辅助激光雷达,视频,活动和像素级标签,语音和自然语言,与之相互连接工作流将为市场赛车提供更高的生产力来命名胜利者

我们的区别:

  • 我们的百万多语言人群和规模能力
  • 在前的解决方案,端到端托管服务
  • 多峰需求和复杂标签任务的MultiSep标签的工作流程
  • 道德AI - GDPR,CCPA,公平薪酬承诺,多样性和纳入核心我们的AI培训数据练习

智能汽车在未来为每个人工作

When you’re building world-class AI for autonomous vehicles, it’s often that you’ll have to not only find the best people to hire for your team, but to find the right partners that can help you deliver on the car of the future. This car can “see”, “hear”, “understand”, “talk” and “think”, interacts well with everything and everyone, and it is built and improved using ethical data sources – both from a permission standpoint and how wealth is distributed in the value chain.\

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