Когда искусственный интеллект сочетается с Интернетом вещей, мы получаем нечто, называемое Интернетом вещей искусственного интеллекта (AIoT). Основная причина объединения искусственного интеллекта с Интернетом вещей заключается в том, что, хотя цель устройств Интернета вещей состоит в том, чтобы собирать все данные и передавать их в обычное облако или любое другое пространство , в этих пространствах считается, что искусственный интеллект быть мозгом AIoT. Он фактически примет решение или имитирует действие или реакцию машины.

1. Управление трафиком

Движение - это неприятная проблема в городских районах, и людям всегда необходимо эффективное управление движением, чтобы избежать заторов. Управление дорожным движением, осуществляемое людьми, иногда может привести к хаосу. Однако AIoT предлагает умное решение этой проблемы. Теперь использование дронов позволяет эффективно управлять трафиком в реальном времени. Дрон может контролировать большую территорию и передавать данные о трафике, а затем использовать ИИ для их анализа, чтобы принять окончательное решение, например вмешательство человека, чтобы настроить светофор.

Подробнее читайте: Интеллектуальный транспорт в 2021 году

2. Беспилотные автомобили

Беспилотный автомобиль - это еще один пример устройств Интернета вещей, в которые встроен искусственный интеллект. Беспилотный автомобиль Tesla - отличный тому пример. С помощью установленных датчиков и искусственного интеллекта автомобиль может принимать человеческие решения, определяя условия окружающей среды. Например, они могут принимать эффективные решения, определяя оптимальную скорость, погоду и дорожные условия.

Подробнее читайте: Знакомство с гигантскими беспилотными компаниями Tesla

3. Умный дом

Интеграция Интернета вещей и искусственного интеллекта также привела к появлению концепции умного дома. Когда умный дом соединяет все устройства через Интернет вещей, эти устройства могут принимать разумные решения с помощью ИИ. Умные дома могут облегчить нашу жизнь, давая нам возможность удаленно управлять оборудованием. Например, мы можем заранее решить, когда включить телевизор или вызвать пожарную охрану в случае пожара. Даже если нас нет дома, мы можем включать и выключать технику по мере необходимости.

Подробнее читайте: Каким будет дом будущего?

4. Датчик человеческого тела

Сохранение здоровья - это серьезная проблема, с которой сегодня сталкиваются люди. Из-за загруженной работы большому количеству людей сложно время от времени посещать врача для регулярных осмотров, но эту проблему также можно решить с помощью носимых устройств, таких как фитнес-трекеры, которые помогают отслеживать уровень сахара в крови, сердцебиение. , уровень холестерина и т. д. Таким образом, это способствует управлению здоровьем. Строительные компании также могут использовать эти датчики для определения позы рабочих, чтобы избежать травм во время работы.

Подробнее читайте: Как служба маркировки данных расширяет возможности индустрии безопасности?

5. Роботы-производители

Обрабатывающая промышленность также использует роботов в производственном процессе. Эти роботы - еще одна форма устройства AIoT. Они помогают улучшить производственный процесс за счет экономии времени и средств. Один из примеров - очки. Производители могут использовать роботов для изготовления высокоточных линз.

Подробнее читайте: Как услуги по маркировке данных расширяют возможности обрабатывающей промышленности в 2021 году?

6. Интеллектуальные здания

Еще одно пересечение Интернета вещей и искусственного интеллекта - это умные офисные здания. Не только жилые дома, но и все здание можно установить с помощью AIoT для повышения эффективности и затрат на управление. Например, некоторые компании установили в своих зданиях сеть устройств AIoT. Эти устройства могут обнаруживать присутствие людей и соответствующим образом регулировать температуру или выключать устройство без вмешательства человека, тем самым повышая энергоэффективность и, в конечном итоге, снижая затраты.

Индивидуальный набор данных с ярлыками

С точки зрения исследовательского направления технологии искусственного интеллекта, будь то в области традиционного машинного обучения или глубокого обучения, контролируемое обучение на основе данных обучения по-прежнему остается основным методом обучения модели. Для повышения эффективности модели необходимы более размеченные данные, особенно в области глубокого обучения.

В настоящее время потребность в данных для обучения ИИ высочайшего качества в различных отраслях актуальна. ИИ применяется в различных областях, таких как образование, право, интеллектуальное вождение, банковское дело, финансы и т. Д. В каждой области есть требования к подразделениям и специализации.

С ускорением коммерциализации ИИ и применения технологий ИИ, таких как система помощи при вождении и чат-бот для обслуживания клиентов, во всех сферах жизни ожидания качества данных в особых сценариях становятся все выше и выше. Высококачественные маркированные данные будут одним из основных направлений конкурентоспособности компаний, занимающихся ИИ.

Если общие наборы данных, используемые предыдущей моделью алгоритма, являются крупнозернистыми, то в настоящее время модели алгоритма требуется индивидуализированная питательная еда. Если компании хотят еще больше улучшить коммерциализацию определенных моделей, они должны постепенно переходить от общего набора данных к созданию уникального.

ByteBridge.io, платформа для аннотации данных на базе машинного обучения и машинного обучения

ByteBridge, платформа инструментов для маркировки данных с управлением рабочим процессом в реальном времени, предоставляет данные обучения для индустрии машинного обучения.

Гарантия точности

  • Возможности с помощью машинного обучения могут помочь уменьшить количество человеческих ошибок за счет автоматической предварительной маркировки
  • Контроль качества и контроль качества в реальном времени интегрированы в рабочий процесс маркировки, поскольку для обеспечения точности вводится механизм консенсуса.
  • Консенсус. Назначьте одну и ту же задачу нескольким рабочим, и правильный ответ - тот, который получен из большинства результатов.
  • Все результаты работы полностью проверяются и проверяются машинами и людьми.

Таким образом, ByteBridge может подтвердить, что уровень приемлемости и точности наших данных составляет более 98%.

Экономия затрат на связь

На приборной панели SaaS ByteBridge разработчики могут запускать проекты маркировки, используя шаблон инструкций по маркировке, и мгновенно получать результаты обратно.
От онлайн-брифинга по настройке маркировки до экспертной поддержки вместе с общение с инструкциями теперь не так сложно.

Например, вы можете выбрать Граничную рамку и шаблон классификации на панели управления:

Настройте свой собственный проект аннотации 2D-изображений

  • Разработчики могут управлять проектом маркировки, от установки инструкций по маркировке до вывода обзора по модели оплаты за задачу с четким расчетным временем и ценой.
  • Управление и мониторинг проекта в реальном времени
  • Вывод в реальном времени: клиенты могут получать результаты вывода в реальном времени через API. (Мы поддерживаем JSON, XML, CSV и т. Д. И можем предоставить настраиваемый тип данных в соответствии с вашими потребностями)

Эти инструменты маркировки уже доступны на панели инструментов: Классификация изображений, 2D-бокс, Многоугольник, Кубоид.

Мы можем предоставить персонализированные инструменты и услуги аннотации в соответствии с требованиями клиентов.

Рентабельно

Совместная работа людей и алгоритмов искусственного интеллекта обеспечивает 50% более низкую цену по сравнению с традиционным рынком.

Служба НЛП

Мы предоставляем различные типы НЛП в электронной коммерции, розничной торговле, поисковых системах, социальных сетях и т. Д. Наши услуги включают в себя голосовую классификацию, анализ тональности, распознавание текста и классификацию текста (релевантность чат-бота).

В сотрудничестве с более чем 30 различными языковыми сообществами по всему миру, ByteBridge теперь предоставляет услуги по сбору данных и аннотации текста на таких языках, как английский, китайский, испанский, корейский, бенгальский, вьетнамский, индонезийский, турецкий, арабский, русский. и многое другое.

Конец

«Высококачественные данные - это топливо, которое обеспечивает бесперебойную работу двигателя искусственного интеллекта. Чем точнее аннотация, тем выше производительность алгоритма », - сказал Брайан Чеонг, основатель и генеральный директор ByteBridge.

Если вам нужны услуги по маркировке и сбору данных, загляните на bytebridge.io, доступны четкие цены.

Не стесняйтесь обращаться к нам: [email protected]

источник: https://baijiahao.baidu.com/s?id=1713944602772076382&wfr=spider&for=pc