First, the data processing level. Massive, accurate, and high-quality 的简体中文翻译

First, the data processing level. M

First, the data processing level. Massive, accurate, and high-quality data provides raw materials for training artificial intelligence, and data provides basic back-end guarantees for the realization of artificial intelligence technology and the landing of artificial intelligence applications. How to obtain and process data are two major problems in the basic data processing of artificial intelligence. At the current stage, data is the necessary foundation for artificial intelligence applications. In the long-term business development, the accumulated data is diverse in dimensions, huge in volume, and complex in form, and data cannot be integrated and interconnected in many cases, forming data barriers. How to select and obtain high-quality and accurate data from the mixed raw data also faces several major problems. The problem of collecting raw data is that the types of raw data are complicated. At the same time, it is necessary to find data collectors. There are many offline data and wide types. The use of outsourcing manual collection requires a lot of manpower and financial resources. In addition, due to the lack of uniform standards in the industry, data processing methods are inconsistent, which wastes manpower. Of course, artificial intelligence in some industries can already achieve its own effects. For example, speech recognition, intelligent robots and other artificial intelligence, such as the system can collect the local dialect of the product, and the data is recorded through the mobile phone's own microphone, such as the Anhui dialect, and recorded separately in a quiet and noisy environment. Later, through voice data transcribing, the dialect is converted into Mandarin to achieve the use effect.
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首先是数据处理级别。大量,准确,高质量的数据为培训人工智能提供了原材料,数据为实现人工智能技术和登陆人工智能应用提供了基本的后端保证。如何获取和处理数据是人工智能基础数据处理中的两个主要问题。在当前阶段,数据是人工智能应用程序的必要基础。在长期的业务发展中,累积的数据大小各异,数量巨大,形式复杂,并且在许多情况下无法集成和互连数据,从而形成数据障碍。如何从混合原始数据中选择并获得高质量和准确的数据也面临着几个主要问题。收集原始数据的问题是原始数据的类型很复杂。同时,有必要找到数据收集器。离线数据很多,类型也很多。使用外包人工收集需要大量的人力和财力。另外,由于行业中缺乏统一的标准,因此数据处理方法不一致,浪费了人力。当然,人工智能在某些行业已经可以实现自己的效果。例如,语音识别,智能机器人和其他人工智能(例如系统)可以收集产品的本地方言,并且数据通过手机自身的麦克风(如安徽方言)进行记录,并分别在安静的环境中进行记录和嘈杂的环境。后来,通过语音数据转录,
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一是数据处理级别。海量、准确、高质量的数据为人工智能培训提供了原材料,数据为实现人工智能技术和人工智能应用的落地提供了基本的后端保证。如何获取和处理数据是人工智能基础数据处理中的两大问题。在现阶段,数据是人工智能应用的必要基础。在长期业务发展中,累积的数据在维度上多种多样,体积巨大,形式复杂,数据在许多情况下无法集成和互连,从而形成数据障碍。如何从混合原始数据中选择和获取高质量、准确的数据也面临几个主要问题。收集原始数据的问题是原始数据的类型很复杂。同时,必须找到数据收集器。有许多脱机数据和宽类型。使用外包手工收集需要大量的人力和财力。此外,由于行业缺乏统一的标准,数据处理方法不一致,浪费人力。当然,人工智能在某些行业已经可以达到自己的效果。例如,语音识别、智能机器人等人工智能系统可以收集产品的本地方言,并通过手机自己的麦克风(如安徽方言)记录数据,并在安静嘈杂的环境中单独记录。后来,通过语音数据转录,将方言转换成普通话,达到使用效果。
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第一,数据处理水平。海量、准确、高质量的数据为人工智能训练提供了原材料,数据为人工智能技术的实现和人工智能应用的落地提供了基本的后端保障。如何获取和处理数据是人工智能基础数据处理中的两个主要问题。在现阶段,数据是人工智能应用的必要基础。在长期的业务发展中,积累的数据维度多样、数量庞大、形式复杂,很多情况下数据无法整合和互联,形成数据壁垒。如何从混合的原始数据中选择和获取高质量、高精度的数据也面临着几个主要问题。收集原始数据的问题是原始数据的类型很复杂。同时,还需要找到数据采集器。离线数据类型很多。使用外包手工收集需要大量的人力和财力。另外,由于行业缺乏统一的标准,数据处理方法不统一,浪费了人力。当然,人工智能在某些行业已经可以达到自己的效果。比如语音识别、智能机器人等人工智能,系统可以采集产品的本地方言,数据通过手机自带的麦克风如安徽话进行记录,并在安静嘈杂的环境中单独记录。之后,通过语音数据转录,将方言转换成普通话,达到使用效果。<br>
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