随着ADAS、自动驾驶、新零售等领域的快速发展，非结构化数据的体量急剧增加，传统的机器学习算法无法处理复杂多变的数据，而深度学习是基于神经网络的一种算法，更适合被非结构化数据“包围”的今天。其所带来的高度依赖数据集的大规模学习方法，极大增加了对于大规模数据集的需求。深度学习进行模型训练的关键是高质量大规模训练的数据集。 当前，市场上大部分的云商公司，对于非结构化处理主要提供存储服务，但没有针对非结构化数据本身提供更多的解决方案。例如，不同行业数据应该如何组织、如何训练、如何形成行业知识库。相应的，这些存储服务几乎无法以直观的方式了解整个数据集，无法为数据集帮助理解、分析和调试。 非结构化数据是当下的热点。如何能够快速有效地处理非结构化数据，对于许多公司是首要的工作，他们大多数专注于用机器学习算法来实现解锁，代替之前从非结构化数据到结构化数据繁琐的转化过程。如何高效的使用这些数据成了唯一的问题。除开为算法团队提供算力数据，企业对于数据集的管理也是尤为的重要。 设想一下，当企业使用的数据集管理系统，在具备存储、检索的同时，更具备可视化这一功能，将非结构化数据中错综复杂的结构，在点击几下鼠标之后就能清楚地了解数据信息。它还可以使更多人能够更轻松地理解数据，这有助于增加整个公司或组织的数据民主化并带来更多的洞察力。 数据集管理 数据集管理中，数据可视化可以分为源数据可视化、标注可视化、数据特性可视化。根据数据类型和使用场景可将数据可视化进行如下细分： 如图可以看到，可根据数据标注的场景、标注类型、标签等对已标注的数据进行筛选，并可视化所选数据及其标注详情：下图显示的是场景分类的标注，可以看到如下显示： 如图也可以看到，对于数据集的管理，也可以选择更多的分类方式。这也是数据集里中对已经做好数据标注的非结构化数据进行了分类，按照分类方式可以分为：场景分类、标注类型和标签种类。也可以选择点击数据详情，了解数据的各项信息。同时，数据集管理帮助轻松管理海量非结构化数据的存储、可视化、检索、协同以及数据标注等问题。 Graviti AI Service帮助算法工程师轻松应对数据问题，让模型开发变得更为高效、简单。同时为企业提供更强大的数据集管理，兼备对非结构化数据的存储、可视化、检索、协同的功能。数据本身不产生价值，如何最优化处理和利用非结构化数据，实现企业数据价值的最大化，正是Graviti的使命所在。
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