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100個AI專案肯定!若水如何開發出台灣最精準數據處理平台?

文/ 若水 Flow AI Blog 編輯團隊

若水 AI 數據服務事業部 產品經理沈柏均,怎麼形容自家的 AI 數據服務平台?他笑聲爽朗、不假思索地,「用幸福構築的。」

在講數據、講 AI 模型的人工智慧產業裡,談「幸福」乍聽很怪。他卻有其妙解。

「天底下最痛恨 AI 數據標註的,大概就是工程師」 沈柏均打趣地說。

學資工出身,從學界新創團隊再到業界,沈柏均是開發標註工具的好手,也在過程中不斷探索使用者的行為和痛點。

在他觀察,雖然現在很多大廠會釋出免費的 AI 數據標註工具,但多為陽春版本,AI 專案需求一有變動,工程師就得自己花時間先修改資料標註工具。再來,企業現行也不太可能為了幾個 AI 專案去特別設計標註介面,當標註時間一拉長,人的專注力下降,產能和品質也會往下掉,間接影響模型訓練品質。

「整個 若水 AI 數據服務平台 的設計主軸就在於:怎麼透過科技的力量,協助 AI 數據標註師在工作中順手、有品質,進而讓所有人即時看見數據的流動」,沈柏均篤定地說。

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圖/ 若水AI數據服務事業部 產品經理沈柏均每週固定與若水各部門、PM 專案經理、數據科學家,開會討論AI數據的處理策略和平台優化細節


以人為本的平台設計

綜觀來看,若水 AI 的標註服務平台包含兩大部分:

一、各種智慧標註工具(Smart Tool)及自動化標註
二、數據服務系統,包括數據管理、專案管理和教育訓練等機制。

目前在若水的 AI 數據匯流平台上,有各式各樣的智慧數據標註工具 (Smart Tool):拉框(Bounding Box)、描線標註 (Polyline)、分群(Category)、關鍵點(Keypoint)⋯⋯,這些都是依照不同行業的 AI 專案需求,所必備的基本標註工具。

沈柏均和他的團隊,有兩個工作目標:

先做到高效有品質,才有機會為使用者們創造幸福。

他仔細介紹著平台上各種標註工具的效能,「像在多邊形描邊(polygon)和逐像素標註(Pixel-Wise)上,目前 2D 的電腦影像標註,只要打四個圓點就能切出來,速度至少加快 5倍,並大幅提升準確度。」

在若水的經驗裡,AI 數據的標註品質和良率上的重大突破,往往來自 AI 數據標註師的親身回饋。比如:在下關鍵點 (Key Point)的功能,一般的開放數據標註工具打一次點,就選一次標籤,但長時間操作下來會很繁瑣。

(延伸閱讀:在若水 AI,看見未來工作的新樣貌

在AI 數據標註師的回饋下,IT 團隊改成只要打點,系統就會自動下標籤。「這其實只是個很小、很小的例子,但日覆一日持續優化,就會省下很龐大的時間。」

若水 AI 的專案管理經驗,也轉化到數據標註工具的設計裡。

因為標註過的專案多達100個,類型橫跨自駕車、橋梁公共安全、瑕疵檢測、電商、智慧農業及智慧醫療等,工程師們收集 PM 專案經理們的各種專案經驗值,一旦哪些標註條件不夠清楚,或者容易造成數據標註師誤解、操作不易,在標註工具端都能預先跳出提示,給予建議修正方向,還能做到即時線上檢核。

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圖/沈柏均座位的後方,就是若水 AI 工程師、UI UX 設計師、資料科學家、AI 數據標註平台工程師的每日工作排程,沈柏均表示每天都像趕進度一樣,標注平台開發和科學家團隊的工作量已經排到 2021 年。


看見 AI 數據的流動

對 AI 數據標註師來說,也是「工作歷程的平台」。

在若水團隊的 AI 數據服務平台裡,記錄每位 AI 數據標註師的工作強項和專案表現,盡可能把生理障礙的限制降到最小,讓對的標註師進到對的專案裡。後續 Operation Team 也能從平台追蹤 AI 數據標註師的表現,適時給予激勵和教育訓練。

對客戶來說,則是「反饋的平台」。

沈柏均分析,硬體、模型和數據是支撐起人工智慧的三隻腳。這幾年拜 Nvidia 等大廠帶動硬體發展所賜,也讓 AI 人工智慧產業快速發展,接下來就看

「誰擁有的數據愈多、愈特別,就有機會佔有一席之地。」

所以,除了為客戶做到又快又好的標註服務,若水 AI 正在往下一步走。

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客戶交付的數據經過分類/清理、標註後(如上圖所示),再加上若水 AI 用演算法分析/萃取後,就可以看到每批數據的質量,以及與模型之間的互動。比方,在智慧城市的場景,就可以分析影像的對比度、明暗度,以及後續數據收集方向,才能加快整個 AI 專案落地的速度。

在沈柏均的藍圖裡,他希望透過 IT 的力量,「打造全球唯一用幸福構築的高效數據策略平台。」讓客戶、讓若水 AI 團隊、讓數據標註師們在 AI 數據的長流裡,互助合作,用科技創造更多的共好。


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