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      AI開發是個復合型的系統工程,需要大量既精通AI又懂工程,既理解技術又理解業務的復合型人才實現融合創新。在AI人才供給不足的今天,企業較難招到也難留住合適的AI人才。
      ·企業業務痛點②——缺少經驗
      企業缺少人工智能開發與應用經驗,需要結合自身業務場景不斷快速創新、試錯,以找到適合自身的人工智能升級之路。
      ·企業業務痛點③——重復建設
      在人工智能浪潮下,各業務部門或分公司積極創新,采買了大量的人工智能技術和能力。在組織未形成統一控管架構、缺少統一的AI平臺情況下,常常會出現重復建設的情形。
      ·企業業務痛點④——資產不通
      隨著智能化時代的到來,出現了數據、算法、算力、模型等一系列AI時代獨有的企業資產。若缺乏統一的AI基礎設施,不形成共建共享機制,則難以匯聚企業內部AI資產,形成合力。


      ·可視化數據管理
      提供圖片、文本、音頻、視頻等豐富數據類型的可視化管理,支持便捷的數據導入、導出、查看、分版本管理等完善的管理服務
      ·數據采集、標注、清洗服務
      提供便捷的數據采集方案,豐富的數據標注模板及工具,以及智能化的數據清洗及加工服務,為AI開發提供高質量的訓練數據
      ·與EasyDL無縫銜接
      支持將采集、標注、加工等處理后的高質量數據直接對接至EasyDL等AI開發平臺,服務于后續的模型訓練輸出更高精度的模型效果
      ·完善安全的數據服務
      底層提供數據加密及隔離存儲提供完善的安全技術方案,為數據安全保駕護航
      ·與AI緊密銜接
      將高質量的數據能直接服務于EasyDL定制化訓練平臺,將EasyDL數據服務與后續的模型訓練、服務部署提供完整解決方案

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