今天的机器学习团队面临着几个共同的挑战，包括需要产生更高质量的训练数据、提高模型的迭代速度，以及通过高性能人工智能帮助他们的组织快速建立竞争优势。无缝且高效的数据引擎可以帮助构建最复杂模型的团队解决这些任务。

什么是数据引擎？

数据引擎是一个系统，它在整个非结构化数据的管理和训练数据的生成（包括相关的质量管理流程）中将人类和神经网络与数据连接起来。理想的数据引擎可确保无论何时人类与数据交互，他们都可以轻松高效地进行操作，并且设置程序化解决方案和自动化以保持数据在这些工作流程中快速移动。

继续阅读以了解数据引擎如何帮助您的团队在整个培训过程中节省时间，并为您的 ML 工作提供更可衡量的投资回报率。

数据引擎更快地生成高质量的训练数据

对于采用以数据为中心的 AI 方法（一种已证明可以提高模型性能的技术）的团队来说，高质量的训练数据是当务之急。但是，生成此培训数据所需的质量管理工作流程可能会增加数天甚至数周的时间。由训练数据平台提供支持的数据引擎可以轻松集成共识、基准测试和审查队列等工作流程，将它们无缝地融合到您的贴标人员的工作中。通过消除手动数据传输、沟通不畅以及等待下一个资产标记或审查所花费的时间所造成的延迟，数据引擎可以帮助团队在创纪录的时间内生成高质量的培训数据。

训练数据的质量还取决于被标记的数据的有效性及其注释的质量。数据引擎的闭环系统确保模型在训练中的性能会告知接下来要标记哪些资产。这种主动学习技术使 ML 团队能够生成更小的训练数据集，从而显着提高模型性能。由于使用这种技术标记的数据集更小，因此标记过程快速移动，同时降低了成本和标记预算。

数据引擎使团队能够更快、更有效地对其模型进行迭代

在人工智能中，就像在软件中一样，快速迭代产品的能力通常是成功的标志。虽然可以在几分钟或几小时内编写、测试和修改代码，但 ML 的迭代周期历来要慢得多，需要数周甚至数月。通常，标记和审查训练数据的缓慢步伐是快速迭代周期的主要障碍。

使团队能够快速创建高质量训练数据的数据引擎使 ML 团队能够加快其迭代周期的步伐并训练准确的模型。使用上一节中讨论的主动学习技术的系统也将更有效地训练模型。尽管即使训练数据集比前几次迭代中使用的数据集大得多，传统的训练技术也会导致后期迭代的收益递减，但主动学习可以确保模型在每次迭代中都实现显着的性能飞跃——而且训练数据更少。

配备高效数据引擎的 ML 团队还能够通过在必要时快速重新训练模型来保持模型性能。生产中的模型可以有效地更新，而不会导致长时间的延迟和服务中断。

数据引擎帮助 ML 团队为其组织建立竞争优势

随着人工智能在每个行业和部门的普及，组织使用（甚至轻微调整）现成的模型和公开可用的数据集来获得和保持竞争优势已经不够了。他们必须开发和训练自己的模型或对现有模型进行重大更改。企业很快发现，他们的最佳结果来自对自己的专有数据进行训练的 AI，因为这些模型在其特定用例中表现更好。

然而，即使是 AI 团队从头开始构建模型并使用被认为是有价值的 IP 的数据对其进行培训，当他们的迭代周期以与竞争对手相同的速度（或更慢的速度）移动时，他们也很难为他们的组织建立竞争优势。配备数据引擎的团队不仅可以更快地生成高性能模型；他们可以改进它们，直到模型无法被任何竞争团队复制，即使它们具有相同的原始模型和相似的训练数据。

“构建数据引擎的论点不仅仅是提高模型性能。对于许多公司来说，它已成为他们的竞争护城河。如果出现想要创建类似产品的竞争对手，他们将很难复制你所做的事情，因为你有一个数据引擎在工作，它从一开始就一直在改进你的产品。他们不能复制那个。” — Peter Welinder，Open AI 产品和合作伙伴副总裁

快速的迭代周期不仅是构建高性能 AI 产品的关键；它是构建独一无二的模型不可或缺的一部分，该模型继续在竞争组织中超越同行。