隨着ADAS、自動駕駛、新零售等領域的快速發展，非結構化數據的體量急劇增加，傳統的機器學習算法無法處理複雜多變的數據，而深度學習是基於神經網絡的一種算法，更適合被非結構化數據“包圍”的今天。其所帶來的高度依賴數據集的大規模學習方法，極大增加了對於大規模數據集的需求。深度學習進行模型訓練的關鍵是高質量大規模訓練的數據集。
當前，市場上大部分的雲商公司，對於非結構化處理主要提供存儲服務，但沒有針對非結構化數據本身提供更多的解決方案。例如，不同行業數據應該如何組織、如何訓練、如何形成行業知識庫。相應的，這些存儲服務幾乎無法以直觀的方式瞭解整個數據集，無法爲數據集幫助理解、分析和調試。
非結構化數據是當下的熱點。如何能夠快速有效地處理非結構化數據，對於許多公司是首要的工作，他們大多數專注於用機器學習算法來實現解鎖，代替之前從非結構化數據到結構化數據繁瑣的轉化過程。如何高效的使用這些數據成了唯一的問題。除開爲算法團隊提供算力數據，企業對於數據集的管理也是尤爲的重要。
設想一下，當企業使用的數據集管理系統，在具備存儲、檢索的同時，更具備可視化這一功能，將非結構化數據中錯綜複雜的結構，在點擊幾下鼠標之後就能清楚地瞭解數據信息。它還可以使更多人能夠更輕鬆地理解數據，這有助於增加整個公司或組織的數據民主化並帶來更多的洞察力。
數據集管理
數據集管理中，數據可視化可以分爲源數據可視化、標註可視化、數據特性可視化。根據數據類型和使用場景可將數據可視化進行如下細分：
如圖可以看到，可根據數據標註的場景、標註類型、標籤等對已標註的數據進行篩選，並可視化所選數據及其標註詳情：下圖顯示的是場景分類的標註，可以看到如下顯示：
如圖也可以看到，對於數據集的管理，也可以選擇更多的分類方式。這也是數據集裏中對已經做好數據標註的非結構化數據進行了分類，按照分類方式可以分爲：場景分類、標註類型和標籤種類。也可以選擇點擊數據詳情，瞭解數據的各項信息。同時，數據集管理幫助輕鬆管理海量非結構化數據的存儲、可視化、檢索、協同以及數據標註等問題。
Graviti AI Service幫助算法工程師輕鬆應對數據問題，讓模型開發變得更爲高效、簡單。同時爲企業提供更強大的數據集管理，兼備對非結構化數據的存儲、可視化、檢索、協同的功能。數據本身不產生價值，如何最優化處理和利用非結構化數據，實現企業數據價值的最大化，正是Graviti的使命所在。