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什么是一站式大数据平台

问:Octopus开发基本流程是什么。

答:

Octopus是一站式自动驾驶开发平台,从数据收集上云,到自动化处理数据,自动或手动标注数据,创建并增量更新数据集,并将数据集用于模型训练,以及基于特定场景的在线仿真,用户都可以在Octopus平台上完成。

图1 Octopus开发流程
  1. 采集数据

    指的是数据采集车辆各传感器的原始数据,是使用Octopus平台前的准备工作。当前支持使用Rosbag数据格式收集采集数据。

  2. 上传数据

    原始数据采集完毕后,在平台上创建数据收集任务,通过多种方式上传数据文件至Octopus平台。

  3. 数据处理

    通过用户自定义算子对Rosbag数据包进行处理,最终将原始数据结构化,解析出各种不同传感器详细数据,如摄像头录制的图像数据、雷达的点云数据、车辆行驶轨迹等。生成的图片可以直接用于标注。

  4. 标注数据

    对于图片和点云数据,可以通过自动或人工的方式,标注图像中特定物体。标注后的图片和点云图片可用于模型训练,高质量的标注数据有利于模型精准度提升,并持续迭代。

  5. 增量数据集

    将标注后的数据根据数据类型、标注、标签等,建立不同种类的数据集,同时支持数据集增量更新,可针对性用于不同算法和模型的训练。

  6. 模型训练

    基于平台上创建好的数据集,可对自定义算法或内置算法进行训练,并对生成的模型进行评估,也可进一步用于预标注。

  7. 模型评估

    在建模过程中,由于偏差过大导致的模型欠拟合以及方差过大导致的过拟合的存在,因此需要一套评价体系,来评估模型的泛化能力。

  8. 在线仿真

    仿真即通过软件模拟车辆行驶的路况和场景,不需要真实的环境和硬件,极大节省训练和测试的成本和时间。Octopus仿真服务预置了智能驾驶、主动安全、危险场景等六大场景实例,覆盖大部分驾驶路况,用户可直接在线使用,持续迭代提升自动驾驶安全性。

什么是一站式大数据平台常见问题

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  • 智能数据湖运营平台(DAYU)是为了应对上述挑战、针对企业数字化运营诉求提供的数据全生命周期管理、具有智能数据管理能力的一站式治理运营平台,包含数据集成、规范设计、数据开发、数据质量监控、数据资产管理、数据服务等功能,支持行业知识库智能化建设,支持大数据存储、大数据计算分析引擎等数据底座,帮助企业快速构建从数据接入到数据分析的端到端智能数据系统,消除数据孤岛,统一数据标准,加快数据变现,实现数字化转型。

  • ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台,提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成,及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。

  • 数据封装是指将协议数据单元(PDU)封装在一组协议头和尾中的过程。 在OSI 7层参考模型中,每一层主要负责与其他机器上的对等层进行通信。 该过程在“协议数据单元”(PDU)中实现,其中每一层的PDU通常由该层的协议头,协议尾和数据封装组成。

  • 数据加密指通过加密算法和加密密钥将明文转变为密文,而解密则是通过解密算法和解密密钥将密文恢复为明文。它的核心是密码学。

  • 按照访问频次、性能要求,存储数据可以分为热数据、温数据、冷数据。

  • 数据集,又称为资料集、数据集合或资料集合,是一种由数据所组成的集合。数据反映了真实世界的状况。数据集作为深度学习和机器学习的输入,对AI开发有至关重要的意义。