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人工智能是对人类意识和思维的信息过程的模拟。官方智能不是人类的智力，而是像人类一样思考，并且可能超越人类的智力。
1.首先，开发人员可以直接使用平台上的工具和任务模型。
2.其次，二级开发是根据您自己的需求进行的，并且无需开发基本模型。
3.最后，它可以大大减少工作量，减少重复的劳动力并提高整体发展效率。
“开源平台”正在成为应用人工智能着陆的有用尝试。以城市物联网为例，围绕城市大脑的建设，“开源平台”有望实现从应用程序到操作系统有效连接流量。
有一个非常生动的隐喻 - 数据是21世纪的石油。
但是，大多数原始数据实际上更像是原油，不能直接使用。尤其是在如火如荼的AI领域，有必要先将数据标记以将原始数据转换为可用的算法数据。如果数据为原油，然后数据标记是将原油精制成精制油的过程。
数据标签越准确，训练算法模型的效果越好。大多数算法在拥有足够的普通标签数据时可以将精度提高到95％，但从95％到99％甚至99.9％，大量高。- 需要质量标签数据。可以说，高质量数据是限制模型和算法突破瓶颈的关键指标。
实际上，正是由于数据标记的重要性，数据标记产业链已在AI行业上游形成。JDFinance还启动了一个科学和技术平台，去年8月，重点是人工智能数据-Jingdong Qhongzhi。
Jingdong Financial之所以进入Ma Jingdong股东项目的原因是，随着公司AI研发和开发的加速，市场需求在市场上无法有效地满足数据需求。
负责Jingdong宗奇的人回忆说：“随着业务量的增加，我们在AI开发中所需的数据量越来越大。我们发现了很多数据标记公司，但合作的效果并不理想。这些问题是严重的。拖累许多项目的发展进度。在痛苦和痛苦中，我们决定开发自己的数据标签平台。该项目的时间是去年5月。我们只花了三个月的时间启动JD.com平台去年八月。”
Jingdong Zhongzhi开发团队总结了各种数据标签平台的优势，并为效率，质量和数据安全提供了正确的药物。
2）场景丰富：开发一系列专业工具和丰富的模板，涵盖八个主要业务场景，涵盖八个主要业务方案，包括无人驾驶，智能服务机器人和医学成像辅助诊断。
3）审计机制：与公共斑点检查和对行业的审查不同，Jingdong Zhongzhi建立了双重审查机制，以高复杂性标记任务，甚至将进行第三次审查，以确保最终的标签质量。
传统的数据标签行业更像是一个劳动密集型行业，主要通过手动标记文本，图片，语音，视频和其他数据。
JD Finance启动了ai之前的快速着陆计划，该计划可以同步人造标签和智能标签 - 第一步是用少数标签标记来生成样品。第二步是对样本进行建模，然后使用受过训练的模型进行数据预标记。它将通过手动判断来优化算法。
AI前解决方案可显着提高数据标记平台的效率。在一周内，它可以完成传统模型下个月的标签任务。
对于许多企业和机构，在标记数据外包时，他们会担心数据安全问题，尤其是对于政府部门，银行和其他金融机构，数据安全问题至关重要。
为了确保机密数据和核心数据的安全性，JD Finance已开发了与流程分离分开的DCS体系结构。只要合作企业部署了“ Zhi Zhixing”系统，它就可以将界面链接到JD Zhizhi通过调用界面来平台，以确保数据使用现有的工具模板，人员系统，人员系统，人员系统，人员系统，人员系统，人员系统，人员系统，人员系统和人员系统。
在过去的一年中，JD宗齐奇（JD Zhongzhi）发射了一年，银行的一位客户说：“过去，我们做了一个身份证地址标记。费用为2美分至6美分。原始的，质量也得到了显着提高。
总结了Jingdongzhong在过去一年中的智慧的成就，负责Jingdong Zhongzhi的人说：“当我们做Jingdongzhongzhi时，我们选择了一种与行业完全相反的重型模式。标签工具和审计机制是提供的第一年，我们的重点是在产品，技术和人才系统上做好工作；将来，我们的重点是创建合作生态系统。我们希望在不久的将来，大多数国内AI公司大多数在中国，可以在我们平台上标记的高质量数据来培训更好的模型和算法。”
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