數據標注企業如何操作

『壹』 什麼是數據標注

數據標注就是使用自動化的工具從互聯網上抓取、收集數據包括文本、圖片、語音等等，然後對抓取的數據進行整理與標注。

數據標注屬於人工智慧行業中的基礎性工作，需要大量數據標注專員從事相關部分的工作以滿足人工智慧訓練數據的需求。但隨著今後標注工具的不斷優化，標注人員會在智能化輔助工具的幫助下減少大量重復性的工作，未來單純依靠人工的純手工標注工作會大大減少，與此相對數據標注工作的門檻會提高。

(1)數據標注企業如何操作擴展閱讀：

注意事項：

在標注一個物體時，如果是用框來標注，最切記的便是框與物體本身壓住，也切忌貼邊，更切忌漏點。

在標注過程中，一定要打對屬性，比如物體屬性是車輛，就一定要打車輛的屬性，否則交給客戶很容易被打回來。

標注過程中，對於運動的物體，在標注過程中，框切記抖動，在部分客戶中，抖動的框視為不及格。

『貳』 怎麼數據標注

數據標注需要使用合適的數據標注工具。
可以嘗試使用曼孚科技SEED數據標注工具預標注技術加持下，標注效率可以成倍提升。

『叄』 數據標注是做什麼的

數據標注就是使用自動化的工具從互聯網上抓取、收集數據包括文本、圖片、語音等等，然後對抓取的數據進行整理與標注。

數據標注屬於人工智慧行業中的基礎性工作，需要大量數據標注專員從事相關部分的工作以滿足人工智慧訓練數據的需求。但隨著今後標注工具的不斷優化，標注人員會在智能化輔助工具的幫助下減少大量重復性的工作，未來單純依靠人工的純手工標注工作會大大減少，與此相對數據標注工作的門檻會提高。

(3)數據標注企業如何操作擴展閱讀：

注意事項：

在標注一個物體時，如果是用框來標注，最切記的便是框與物體本身壓住，也切忌貼邊，更切忌漏點。

在標注過程中，一定要打對屬性，比如物體屬性是車輛，就一定要打車輛的屬性，否則交給客戶很容易被打回來。

標注過程中，對於運動的物體，在標注過程中，框切記抖動，在部分客戶中，抖動的框視為不及格。

『肆』 數據標注大家了解過嗎

數據標注就是使用自動化的工具從互聯網上抓取、收集數據包括文本、圖片、語音等等，然後對抓取的數據進行整理與標注。
常見的數據標注類型：
1. 分類標註： 分類標注，就是我們常見的打標簽。一般是從既定的標簽中選擇數據對應的標簽，是封閉集合。如下圖，一張圖就可以有很多分類 / 標簽：成人、女、黃種人、長發等。對於文字，可以標注主語、謂語、賓語，名詞動詞等。
適用：文本、圖像、語音、視頻
應用：臉齡識別，情緒識別，性別識別
2. 標框標註： 機器視覺中的標框標注，很容易理解，就是框選要檢測的對象。如人臉識別，首先要先把人臉的位置確定下來。
適用：圖像
應用：人臉識別，物品識別
3. 區域標註： 相比於標框標注，區域標注要求更加精確。邊緣可以是柔性的。如自動駕駛中的道路識別。
應用：自動駕駛
4. 描點標註： 一些對於特徵要求細致的應用中常常需要描點標注。人臉識別、骨骼識別等。
應用：人臉識別、骨骼識別
5. 其他標註： 標注的類型除了上面幾種常見，還有很多個性化的。

『伍』 數據標注是什麼工作

數據標注是大部分人工智慧演算法得以有效運行的關鍵環節。人工智慧演算法是數據驅動型演算法，也就是說，如果想實現人工智慧，首先需要把人類理解和判斷事物的能力教給計算機，讓計算機學習到這種識別能力。

數據標注的過程是通過人工貼標的方式，為機器系統可供學習的樣本。數據標注是把需要機器識別和分辨的數據貼上標簽，然後讓計算機不斷地學習這些數據的特徵，最終實現計算機能夠自主識別。

標注是對未處理的初級數據，包括語音、圖片、文本、視頻等進行加工處理，並轉換為機器可識別信息的過程。原始數據一般通過數據採集獲得，隨後的數據標注相當於對數據進行加工，然後輸送到人工智慧演算法和模型里完成調用。

那麼我們應該需要掌握什麼技能才能去做這個兼職呢?

我們首先需要認識公司使用的系統，每個標注項目都有自己的標注軟體。按照難易區別，上線前需要接受系統的培訓，培訓周期在1個星期到一個月，

只要會基本的電腦操作，能熟練使用標注對應的系統就能上線兼職。

常見的幾種數據標注類型：

1、分類標註：分類標注，就是我們常見的打標簽。一般是從既定的標簽中選擇數據對應的標簽，是封閉集合。如下圖，一張圖就可以有很多分類/標簽：成人、女、黃種人、長發等。對於文字，可以標注主語、謂語、賓語，名詞動詞等。

描點標注

適用：圖像

應用：人臉識別、骨骼識別

『陸』 如何運營一家數據標注公司

肯定要有相關方面的人才，然後去進行市場調查，然後順應市場多做創新型產品。

『柒』 人工智慧時代的基礎——數據標注

人工智慧時代，機器學習和深度學習發展迅速。

AI其實就部分替代人的認知功能。舉個例子，想讓機器學習認識蘋果，那麼就需要拿著一個蘋果的圖片告訴它，這是一個蘋果。然後以後機器遇到了蘋果的圖片，你才知道這玩意兒叫做「蘋果」。

機器學習需要大量這樣的已經進行了分類、畫框、注釋等才做的數據，因此就催生了數據標注員這個崗位，就是使用自動化的工具從互聯網上抓取、收集數據包括文本、圖片、語音等等，然後對抓取的數據進行整理與標注。常見的數據標注任務有分類、標框、描點、轉寫等。分類就是我們常見的打標簽。一般是從既定的標簽中選擇數據對應的標簽，是封閉集合。例如一張圖就可以有很多分類/標簽：成人、女性、黃種人、長發等。對於文字，可以標注主語、謂語、賓語，名詞動詞等；

標框是框選要檢測的對象；描點是對於特徵要求細致的應用中常常需要描點標注例如人臉的眼角、嘴角、眼眶等；轉寫是指把數據從一種形態轉換成另外一種形態，例如把語音的內容用文字寫出來，一種語言翻譯成另外一種語言等。

在不斷地學習中，人工智慧才會變得更「智能」。

中國移動智慧家庭中心也潛心於人工智慧發展研究，致力於提升使用者家庭生活的舒適度和智能度，讓 科技 走進千家萬戶。

『捌』 數據標注工作簡介

1、三個角色

1） 標注員 ：標注員負責標記數據

2） 審核員 ：審核員負責審核被標記數據的質量

3） 管理員 ：管理人員、發放任務、統計工資

2、數據標記流程

1） 任務分配 ：假設標注員每次標記的數據為一次任務，則每次任務可由管理員分批發放記錄，也可將整個流程做成「搶單式」的，由後台直接分發。

2） 標記程序設計 ：需要考慮到如何提升效率，比如快捷鍵的設置、邊標記及邊存等等功能都有利於提高標記效率。

3） 進度跟蹤 ：程序對標注員、審核員的工作分別進行跟蹤，可利用「規定截止日期」的方式淘汰怠惰的人。

4） 質量跟蹤 ：通過計算標注人員的標注正確率和被審核通過率，對人員標注質量進行跟蹤，可利用「末位淘汰」制提高標注人員質量。

這部分基本交由演算法同事跟進，但產品可依據需求，向演算法同事提出需要注意的方面

eg背景：一個識別車輛的產品對大眾車某系列的識別效果非常不理想，經過跟蹤發現，是因為該車系和另外一個品牌的車型十分相似。那麼，為了達到某個目標（比如，將精確率提高5%），可以採用的方式包括：

1）補充數據：針對大眾車系的數據做補充。值得注意的是，不僅是補充正例（「XXX」應該被識別為該大眾車系），還可以提供負例（「XXX」不應該被識別為該大眾車系），這樣可以提高差異度的識別。

2）優化數據：修改大批以往的錯誤標注。

產品將具體的需求給到演算法工程師，能避免無目的性、無針對性、無緊急程度的工作

測試同事（一般來說演算法同事也會直接負責模型測試）將未被訓練過的數據在新的模型下做測試。

如果沒有後台設計，測試結果只能由人工抽樣計算，抽樣計算繁瑣且效率較低。因此可以考慮由後台計算。

一般來說模型測試至少需要關注兩個指標：

1） 精確率 ：識別為正確的樣本數/識別出來的樣本數

2） 召回率 ：識別為正確的樣本數/所有樣本中正確的數

注意：

模型的效果，需要在這兩個指標之間達到一個平衡

測試同事需要關注特定領域內每個類別的指標，比如針對識別人臉的表情，裡面有喜怒哀樂等分類，每一個分類對應的指標都是不一樣的

測試同事需要將測試的結果完善地反饋給演算法同事，演算法同事才能找准模型效果欠缺的原因。

同時，測試同事將本次模型的指標結果反饋給產品，由產品評估是否滿足上線需求。

「評估模型是否滿足上線需求」是產品必須關注的，一旦上線會影響到客戶的使用感。

因此，在模型上線之前，產品需反復驗證模型效果。為了用數據對比本模型和上一個模型的優劣，需要每次都記錄好指標數據。

假設本次模型主要是為了優化領域內其中一類的指標，在關注目的的同時，產品還需同時注意檢測其他類別的效果，以免漏洞產生。

產品經理的工作，不止是產品評估——除了流程式控制制，質量評估，還有針對分類問題，由產品經理制定邊界，這是非常重要的，直接影響模型是否滿足市場需求。

產品制定分類規則：例如，目的是希望模型能夠識別紅色，那產品需要詳細描述「紅色」包含的顏色，暗紅色算紅色嗎？紫紅色算紅色嗎？紫紅色算是紅色還是紫色？這些非常細節的規則都需要產品設定。

如果分類細，那麼針對某一類的數據就會少。如果分類大，那麼一些有歧義的數據就會被放進該分類，也會影響模型效果。

分類問題和策略問題道理是一樣的，都需要產品對需求了解得非常深刻。

參考資料：《AI產品經理需要了解的數據標注工作入門》

『玖』 數據標注怎麼快速拉框

操作步驟如下：
1、梳理標注數據類型。目前常見的數據的類型包括圖片、文字、音頻和視頻，對於不同類型的數據，標注方法不同，相關數據標注服務商報價也不同。
2、明確數據標注方向。對於不同行業，數據標注需求不同。常見的標注方向包括語義分割、3D點雲、文字轉寫、音頻轉寫、自然語義處理、目標追蹤。不同的方向，方式及需求不一樣，針對圖片類，常見標注為2D拉框、多邊形拉框，對於智能駕駛行業，可能標注方向更多為車道線、語義分割等。
3、評估標注方式。對於較少量或簡單的圖片等形式，一般會選擇自行標注，常見的圖片標注工具如LabelImg，該工具可在Windows及Mac上安裝使用。但如果遇到大批量圖片標注，或音視頻數據標注，LabeIImg就無法滿足需求，需要需求外部服務商。
4、篩選外部標注服務商。目前國內在數據服務質量參差不齊，可通過標准予以篩選，避免後期服務質量不過關，導致重新標注。篩選標准：豐富的企業服務經驗，優秀的標注平台或工具，具備相應的數據安全措施，穩定的數據服務團隊。
5、標注數據審核。對標注數據質量把好關，如文件格式、標注貼合度、目標物體精準等。只有將合格的數據輸送給業務部門，才能產生相應的價值。