AI基础设施建设者格物钛助力开发者高效管理数据

　　格物钛作为人工智能行业基础设施建设的领导者，致力于帮助AI企业和开发者高效利用非结构化数据加速人工智能应用创新和落地。格物钛提供的数据平台从数据这一人工智能根基着眼，加快AI应用开发与部署，从根本上解决非结构化数据的管理障碍和资源内耗。
　　格物钛致力于开创人工智能开发新范式。一般的AI开发团队往往都能获取浩如烟海的非结构化数据，然而这些数据的质量往往参差不齐，这就使得整个团队不得不耗费占据工程80%的时间进行数据预处理工作，难以再分配更多的资源去提升模型本身的质量。格物钛的产品能够助力开发者高效处理、检索和修改非结构化数据，将开发者从繁冗的数据管理工作中解放出来，回归本职工作，从而释放非结构化数据的商业价值。格物钛的产品设计从最开始就着眼于AI开发者的实际痛点，创始人兼CEO崔运凯此前即是Uber的机器学习专家，拥有丰富的实操经验，深知AI开发者需要何种基础设施和解决方案来完成高效交付。
　　＂长期以来，许多AI项目都因为业内普遍缺乏从真实场景诞生的高质量数据而面临极窄的发展瓶颈，＂崔运凯表示，＂人工智能行业如果要继续深入发展下去，就必须让开发团队能够获取更高质量的数据。因此，行业急需颠覆性的新基础设施来简化对非结构化数据的管理，而提供这种基础设施就是格物钛的使命。＂
　　发现优质数据
　　所有接触过非结构化数据的AI开发者都知道，开发过程中经常会出现花费大量时间优化算法却只能收获微弱提升的挫败体验，甚至在试验了各种模型之后也无法确定问题的来源。其实，往往问题不在于模型，而是训练模型的数据集有缺陷或者包含了太多＂噪音＂。
　　首先，格物钛为这些开发者提供了数据托管功能，使得整理数据和标注变得更加容易。格物钛能够帮助统一包括原始数据、元数据以及标注在内的所有信息的格式，让开发者能够在模型训练的全流程中快速获取数据集。数据管理、检索、获取、合并和标注由此变得更加方便，大幅减少了开发工作的挫败感。现今许多团队管理非结构化数据的方式仍然只是手动编写一行行的脚本，使得这些团队经常会发现原始数据版本不相匹配，且更容易丢失标注信息。
　　其次，格物钛能够帮助开发者评估数据集质量，并及时针对关键问题做出改进。格物钛支持比对同一数据集的两版标注（例如预标注与人工标注），协助开发团队快速识别标注缺陷并修复标注问题。在过滤掉不良标注后，格物钛能无缝执行数据集质检并帮助开发者加入新标注。这些功能让开发者能够迅速提升数据集质量，并由此训练出高质量的模型。格物钛平台还支持跟踪包括IoU和mAP在内的各种模型性能指标，一键评估模型表现。
　　高效版本管理
　　开发者无论处理什么样的数据，都需要应对版本迭代管理这项苦差事。版本管理即是通过把控数据安全和权限，跟踪数据内容变化，让团队成员能够轻松协作。
　　格物钛开发的数据版本控制系统与程序员熟知的版本管理工具Git很相似。其区别在于，Git主要用于管理一般的软件代码，而AI开发所需要的数据通常有着更多的版本和更大的信息量。不过对于格物钛来说，这并不是一个问题。格物钛提供的解决方案能在数据集层面对权限分配进行精确控制，为团队分配不同级别的访问权限。格物钛的平台能够快速记录数据版本变化，让开发者能够一键向团队提交新版本。在多人协作时，开发者还可以先行创建自己的版本分支进行数据工作。
　　自动化数据处理
　　格物钛平台还为开发者提供了Action功能，帮助开发者自动化数据工作流程，减少重复耗时的人力工作，还能评估工作流结果。开发者可以通过创建数据可视化、数据清理、模型评估等多种工作流，并自由设置工作流的完成顺序和方式。开发者还可以利用格物钛提供的工具包，通过团队需要的任意一种编程语言，将自动化工作流整合到自己的数据工作管道中。
　　AI的数据未来
　　格物钛的出现恰逢人工智能行业面临着深刻变革的时机。为了模型的最终质量，在生产环境中的AI开发者已经逐渐开始意识到自己不能再片面追求最优算法，而是需要更多专注于提高数据本身的质量。包括Google Brain的创始人吴恩达在内的人工智能专家均认为，以数据为中心的AI是开发优质模型的最佳途径。
　　而专注于提供人工智能基础设施的格物钛，已然在领衔这场以数据为中心的变革。