一家让数据增值的公司

AI 算法训练学习中， 高质量的用于AI训练的数据集的建设是当下大数据应用及数据治理面临的挑战及瓶颈问题， 尤其是建设一个高质量的数据集将直接影响到大数据应用比如AI/BI的效能。数据集建设作为专业行业一个较为典型的场景，涉及学科，专业知识，国际标准， 行业标准，不同地域使用习惯， 不同应用口的要求不同等等典型的数据集建设所遇到的问题.华矩科技在实践中的案例来分析数据集建设的难点、痛点，提出要建设好数据集一个关键环节就是如何快速、高效及减少对人的依赖程度的找到数据集的关键参数项（数据属性），从而解决目前数据集建设中对专业人士及专业知识的高度依赖，并且需要这些专业人士高强度的工作才能处理的数据属性问题，还提出了如何解决数据集建设中遇到的“一码多物“、”一物多码“、”同词不同义“、”同义不同词“、元数据定义映射等数据集建设的技术难点问题。

华矩科技依托其高效的数据技术可以协助客户“快”“省”“准”建立高质量的数据集， 并且依据对数据集内在数据脉络关系的挖掘， 还能协助AI公司在不同的业务范畴内快速找到数据集中数据、业务的关键参数项， 从而有效提升AI的算法设计的准确性及有效性。

相关论述及案例参考：

1、数据集（病种数据）一致性及标准化建设难点与解决思路‍

2、如何针对大宗集中采购需求快速建立便捷高效的标准商品库