Am 11. März hielt Stardust AI, ein führendes internationales Unternehmen für KI-Datentechnologie, seine Frühjahrs-Produkteinführungskonferenz 2024 in Peking ab und brachte MorningStar auf den Markt, ein Daten-Closed-Loop-Produkt für KI. MorningStar ist die erste KI-Datenplattform, die sich auf die Entdeckung von Datenwerten konzentriert. Im Vergleich zu herkömmlichen Datenverwaltungstools ist diese KI-Datenerkennungs-, -verwaltungs-, -kollaborations- und -iterationsplattform mit fortschrittlichen Konzepten, einfacher Bedienung und umfangreichen Funktionen für die Beschleunigung der Datenwertermittlung konzipiert Modelliteration und Lösung des Problems der KI-Datenverschuldung. Die Erstellung kann die Schlüsselverbindung einer effizienten Iteration von Unternehmens-KI-Daten unterstützen und Probleme wie die Anhäufung von Datenverschuldungsrisiken, die Verschwendung von Datenkosten mit geringem Wert und eine lange Rückkopplungskette des Modells vermeiden Trainings- und Anwendungseffekte.
▲ MorningStar ist offiziell freigegeben
Derzeit ist die MorningStar-Datenverwaltungsplattform für Bewerbungen geöffnet. Auf der offiziellen Website können Sie weitere Einführungen ansehen und Anforderungen einreichen.
1. Was ist MorningStar?
▲ MorningStar Data Closed Loop
MorningStar ist ein All-in-One-Tool, das die Datenverwaltungsanforderungen der AI2.0-Ära erfüllt und die Effizienz der unstrukturierten Datenverwaltung für Algorithmenentwickler verbessern und speichern soll Die Kosten für das Daten-Asset-Management und die Iterationszeit von Unternehmen übertreffen mit führendem Datenlebenszyklus-Management, umfassenden Data-Mining-Tools, leistungsstarker Indikatorenverfolgung und Funktionen zur Erkennung schwieriger Fälle, einem effizienten und konformen Daten-Asset-Management und anderen Produktvorteilen bei weitem die vergleichbaren Produkte im Inland und im Ausland, wodurch die Algorithmenentwicklung reibungsloser und agiler wird und der Wert der Daten vollständig freigesetzt werden kann.
2. Wer sind die Nutzer von MorningStar?
Durch die Schaffung einer datenzentrierten kollaborativen Umgebung kann MorningStar das Problem der KI-Datenschulden von Unternehmen beseitigen und bedient hauptsächlich drei Arten von Benutzern: Ingenieure für maschinelle Lernalgorithmen, Geschäftspersonal und technische Manager. Für verschiedene Benutzer kann MorningStar vielfältige Nutzungsszenarien abdecken, z. B. Daten-Hard-Case-Erkennung, Modelliteration, Indikator-Datenwert-Mining, Geschäftseffekt-Feedback, Betriebstests, Datenelementverwaltung und Unternehmenswertermittlung.
3. Warum MorningStar wählen?
Die Datentechnologie hat drei Veränderungen in der künstlichen Intelligenz vorangetrieben. Im Zeitalter der großen Modelle müssen alle Gesellschaftsschichten auf der Grundlage ihrer eigenen Daten hervorragende Mitarbeiter schaffen, um die Produktionseffizienz des Unternehmens zu verbessern. Modelle und Rechenleistung können erworben werden, aber die Daten erfordern eine verfeinerte und umfassende Prozessverwaltung, um echten Wert zu erschließen. Unternehmen müssen eine auffindbare, verwaltbare, kollaborative und iterierbare Datenpipeline aufbauen, um Daten abzurufen, Daten zu produzieren und Daten kontinuierlich zu iterieren und die interne datenzentrierte Zusammenarbeit zu fördern, um Daten im AI 2.0-Kern zu erhalten Wettbewerbsfähigkeit.
MorningStar ist das einzige Closed-Loop-Datenprodukt auf dem Markt, das speziell für Unternehmen im Zeitalter der KI 2.0 entwickelt wurde. Es deckt umfassend Closed-Loop-Links wie Datenverwaltung, Iteration, Optimierung und Mining von KI-Algorithmen ab Produktion und setzt sich dafür ein, Unternehmen bei der Einrichtung effizienter Daten-Closed-Loop-Systeme zu unterstützen, um den Datenwert zu maximieren und Modelleffekte zu optimieren und so zur Schaffung differenzierter Wettbewerbsbarrieren beizutragen.
▲ MorningStar-Produktvorteile
(1) Führendes Datenlebenszyklusmanagement
Algorithmeningenieure können den KI-Datenlebenszyklus über MorningStar verwalten, die Datenversionskontrolle, das schnelle Daten-Slicing sowie die nachverfolgbare Datenherkunft und Sicherheitskontrolle stärken . Der automatisierte Workflow der Plattform stellt sicher, dass die Daten in jeder Phase ordnungsgemäß verwaltet und optimiert werden.
▲Daten-Slicing
Flexible Daten-Slicing-Funktion: Algorithmusingenieure können mit einem Klick die Datenrichtung der Algorithmusiteration für nachfolgende Datenverarbeitungsprozesse auswählen.
▲Datenfluss: Zeichnen Sie den Versionserstellungsprozess von Daten auf, die unterschiedliche semantische Informationen enthalten.
Durch die Orchestrierung und Planung von Datenprozessen können Algorithmeningenieure den Datenverarbeitungsprozess und die semantischen Ergebnisse problemlos aufzeichnen, eine Versionsverwaltung durchführen und die gesamte Lebensdauer aufzeichnen Zyklusdateninformationen, um die Rückverfolgbarkeit der Daten und die Reproduzierbarkeit des Betriebs sicherzustellen.
▲Datenfluss: Datenquelle und Datenübermittlung
Algorithmusingenieure können den wahren Wert des Modells über die Plattform vergleichen, schwierige Daten mithilfe einer Reihe von Datenverfolgungs-, Modell-Debugging- und Analysegenerierungstools finden und diese übermitteln mit einem Klick zum Rosetta-Datenannotationssystem.
(2) Umfassende Data-Mining-Tools
MorningStar unterstützt das Deep Mining des Datenwerts, einschließlich feinkörniger Visualisierung, Indikatorberechnung, Datenverteilungsuntersuchung, modalübergreifendem Datenabruf usw. Durch manuelle Überwachung, semantischen Abruf, Feature-Generierung usw. kann der beste Wert zu geringeren Kosten erzielt werden Optimale Algorithmen und visuelle Data-Mining-Logik helfen Benutzern, Probleme beim Modelltraining zu entdecken und zu lösen.
▲Verteilungsvisualisierung
Das obige Bild zeigt, dass MorningStar visuelle Data-Mining-Logik verwendet, um Hard-Case-Daten und Daten mit abnormaler Etikettenverteilung zu finden, und über eine umfassende Skalierbarkeit verfügt.
▲Datenexploration
Algorithmeningenieure können MorningStar verwenden, um Datenabrufe in verschiedenen Szenarien und Dimensionen durchzuführen, die Datensituation schnell zu erfassen und Ideen für Algorithmenexperimente zu formulieren.
MorningStar unterstützt verschiedene Arten der multimodalen Datenvisualisierung und des semantischen Abrufs, wodurch es einfacher und schneller wird, die benötigten hochwertigen Daten gezielt zu ermitteln.
(3) Leistungsstarke Indikatorenverfolgung und Funktionen zur Erkennung schwieriger Fälle
Als erstes Daten-Closed-Loop-Produkt, das Strategien zur Erkennung schwieriger Fälle integriert, kann MorningStar sicherstellen, dass der Modelltrainingsprozess nachvollziehbar und iterierbar ist. Durch eine Reihe von Tools zur Datenverfolgung, Modell-Debugging und Analysegenerierung hilft es, qualitativ hochwertige und reproduzierbare Al-Modelle zu realisieren und aufrechtzuerhalten.
▲Datenrückverfolgbarkeit: Durch den Datenfluss können die zur Algorithmenbewertung verwendeten Daten jederzeit nachverfolgt werden.
▲Versionsvergleich
Durch die Auswahl verschiedener Datenversionen können Sie die Vorhersageergebnisse des Algorithmus mit den wahren Werten vergleichen und sie mit der Visualisierungsfunktion kombinieren, um schwierige Falldaten bequem zu lokalisieren und zu analysieren.
▲Indikatorverfolgung und Effekterkennung
MorningStar verbindet die Modelltrainingsumgebung, die Trainingsdatenanalyseverwaltung und die Indikatoranalyseumgebung bequem über das SDK und führt bequem Algorithmusiterationen durch.
(4) Effizientes und konformes Daten-Asset-Management
MorningStar unterstützt die umfassende Analyse von Datensätzen, unterstützt Unternehmensmanager bei der Implementierung einer Datenelement-Management-Analyse auf Unternehmensebene und stellt den Umfang, die Inhaltsverteilung und den Besitz von Datenbeständen auf einen Blick dar Gleichdimensionale Asset-Informationen.
▲Data Compliance Audit
Teams können über MorningStar Datenbestände integrieren und den Nutzungswert teilen. Durch die Berechtigungsverwaltung und Nutzungsaufzeichnungen wird der Datenaustausch zwischen den Abteilungen beschleunigt und gleichzeitig die Datensicherheit gewährleistet.
▲Anzeige von Datenbeständen
Darüber hinaus integriert MorningStar heterogene Daten aus mehreren Quellen, mehreren Formaten, verwaltet Daten mit extrem großer Kapazität und realisiert die visuelle Modellierung von Unternehmensbeständen. Es unterstützt die Klassifizierung und Inventarisierung mehrerer -dimensionale, feinkörnige Daten und fördert das Unternehmen. Ein tiefes Verständnis interner Daten verbessert die Effizienz des Datenflusses bei der abteilungsübergreifenden Zusammenarbeit.
Die obige Abbildung zeigt das Ranking der Beliebtheitswerte von Datensätzen über MorningStar und bewertet den Wert von Datenbeständen für die Algorithmusiteration anhand von Datennutzungszeiten, Szenenbezeichnungen, Anmerkungsergebnissen usw., um die Analyse des wirtschaftlichen Nutzens zu erleichtern Datenelemente.
(5) Mehr Funktionen
Verwenden Sie als exzellenter Algorithmenentwickler immer noch originale selbst erstellte Tools, temporäre Tools oder sogar Excel, um Daten zu verarbeiten? Als professionelle Plattform für die Erkennung, Verwaltung, Zusammenarbeit und Iteration von KI-Daten ermöglicht Ihnen MorningStar nicht nur die Durchführung der oben genannten erweiterten Vorgänge, sondern verfügt auch über eine Fülle praktischer Funktionen! Es unterstützt beispielsweise die einheitliche Verwaltung von Daten aus mehreren Quellen, mehreren Formaten und heterogenen strukturierten Daten; es unterstützt das SDK, kann eine Modellleistungsbewertung und -überwachung durchführen und einen umfassenden Modellbewertungsbericht erhalten.
Erwähnenswert ist, dass die von Stardust Data und der Hong Kong University of Science and Technology erstellte automatisierte CIF-Bench-Bewertung bald auf MorningStar eingeführt wird! Die 28 Modellbewertungslisten konzentrieren sich auf die Bewertung von 20 Grunddimensionen und die Untersuchung der Fähigkeit des Modells, Anweisungen zu 150 Arten von Aufgaben zu befolgen. Listenlink: https://yizhill.github.io/CIF-Bench/.
Ein Ingenieur für autonome Fahralgorithmen berichtete einmal, dass schwierige Fälle, deren Entdeckung ursprünglich einen Tag dauerte, über die Plattform nur in 1–2 Stunden gefunden werden können, was die Iterationseffizienz erheblich verbessert.
MorningStar wird auch in Zukunft iterative Aktualisierungen durchführen. Benutzer können uns gerne wertvolle Anregungen geben und gemeinsam mit uns das Daten-Closed-Loop-Management rekonstruieren, um KI-Algorithmus-Iterationen effizienter zu gestalten!
5. MorningStar wird offiziell veröffentlicht
Laut Stardust Data-Gründer und CEO Zhang Lei: „In der AI2.0-Ära bedeutet die Beherrschung der eigenen Daten, dass der Wert von Unternehmensdaten im Mittelpunkt steht.“ und Iterieren von Daten. In der sich ständig weiterentwickelnden Welle der KI-Technologie wird die kontinuierliche Verwaltung, Optimierung und Iteration von Daten zu einem Schlüsselfaktor für Unternehmen werden, um sich im Zeitalter der KI 2.0 hervorzuheben. Wenn Ihr Unternehmen seine eigenen Daten und zig Milliarden groß angelegter Modelle nutzen möchte, um seine eigenen Super-Mitarbeiter zu schaffen, lädt MorningStar Sie herzlich ein, mit uns zu kommunizieren. Unabhängig davon, welcher Benutzertyp Sie sind, wenn es um die Verwaltung von KI-Daten geht, kann MorningStar umfassende Lösungen und flexible Nutzungsmethoden anbieten, einschließlich SaaS, unternehmensprivatisierter Bereitstellung und Unterstützung für maßgeschneiderte Softwareentwicklung.
Offizielle Produkt-Website-Adresse: https://stardust.ai/MorningStar
Anforderungseinreichungsadresse: https://stardust.ai/contact
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonStardust Data bringt MorningStar auf den Markt, sein erstes Produkt, das sich auf die Entdeckung von Datenwerten konzentriert. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
