數據標注怎麼出任務

㈠ 數據標注怎麼做 如何做好數據標注

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。

㈡ 數據標注從哪裡接單

1、

從專業大型的數據服務外包公司接單，如數據堂、倍賽、海天、數加加這類規模比較大的公司。

們有大量的投資人行業資源對接，行業影響力大項目相對來說比較多。

2、

有部分公司或者工作室他們有大的數據外包公司 人脈資源，從而能獲得相對多的項目。

3、

就是從有些公司接二手三手的標注項目，這類公司在行業QQ群,帖吧非常活躍他們這種公司就是，以接包轉包為主。

4、

靠長期行業積累的人脈及客戶口碑給介紹來的一手項目。

5、

有相關一些小工作室 小公司他們主要是靠貼吧，行業QQ群來接一些二手項目，這類工作室公司。

㈢ 數據標注眾包怎麼接單

方法如下：
1.與專業的基礎數據服務商合作。
2.在數據眾包平台上接任務。
3.與甲方合作，即所謂的接「一手任務」，這對於團隊的商務能力要求比較高。
4.資源置換，可以與其他數據標注團隊合作做一些項目資源置換。

㈣ 數據標注的任務是從哪來的

目前對於數據標注眾包平台而言,其任務主要來源於提出標注需求的人工智慧公司。

從專業大型的數據服務外包公司接單，如數據堂、倍賽、海天、數加加這類規模比較大的公司他們有大。量的投資人行業資源對接，行業影響力大項目相對來說比較多。有部分公司或者工作室他們有大的數據外包公司人脈資源，從而能獲得相對多的項目。

就是從有些公司接二手三手的標注項目，這類公司在行業QQ群，帖吧非常活躍他們這種公司就是以接包轉。網路、京東、科大訊飛，這類頭部企業信譽是不會有任何問題的，加入門檻也高，他們本身項目眾多但參與做項目的團隊人數也眾多。

龍貓、海天瑞聲、數據堂、數加加、倍賽這類專門做數據服務的公司，他們主要以承接甲方項目然後外包為主，做這類平台的業務基本上公司有實力，團隊大，有關系渠道，數據質量穩定，個人或者小工作室基本上就接不到這種項目的。

㈤ 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》

㈥ 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。

㈦ 人工智慧數據標注，具體干什麼工作

數據標注最基本的就是畫框，比如檢測目標是車，標注員就需要把一張圖上的所有車都標出來，畫框要完全卡住車的外接矩形，框得不準確機器就可能「學壞」。再比如人的姿態識別，就包括18個關鍵點，經過訓練的標注員才能掌握這些關鍵點的標注，標注完成的數據也才能符合機器學習的標准。

無人零售、無人駕駛等都需要大量的人力，基於用工成本的問題，除了隱私數據之外，他們會把標注工作放在第三世界國家完成，馬來西亞、泰國、印度等國家都有數據標注分公司。

(7)數據標注怎麼出任務擴展閱讀

常見的報道中，數據標注總被描述為「血汗工廠」，這項工作和從業者被描述得廉價低質，人被重復性機械式的勞動異化。在王金橋的解釋下，這一刻板印象也被逐漸打破。

目前這種大量的人工標注是有價值的，因為理論上解決問題很難，但有了大量數據，設計深度學習網路，可以在特定場景特定應用中用數據訓練神經網路，從而在很多場景中可以讓AI快速落地佔領市場、驅動行業應用、促進行業升級和迭代。

「比如在手機玻璃缺陷、高鐵軌道的缺陷、電網高壓線絕緣子損壞等檢測工作中，無人機拍攝畫面後，由人來檢測，隨著數據量增加，機器得到的訓練越來越充分，機器慢慢可以自動檢測，類似工作可以很大程度上由機器代勞。」王金橋說，目前人工智慧的智能性雖然比較弱，但在各行各業都會帶來改變，這是AI推動產業革命的機會。

㈧ 數據標注個人怎麼接單

數據標注從找標注網接單。
一般得團隊接單，加入群後等團隊通知才能開始任務

㈨ 澳鵬數據標注如何接單

1、首先，在接單系統中尋找發放數據的甲方。
2、其次，與發放任務的甲方進行任務洽談，決定單價和結款時間。
3、最後，和甲方協商一致之後即可完成數據標注的接單。

㈩ 百度標注平台怎麼接單

數據標注行業的快速發展導致從事數據標注行業的從業人員也呈現爆發性成長，正是因為數據標注行業從業門檻低，
需求量大，從而也出現了大量的數據標注兼職人群。
那麼對於很多想從事數據標注兼職的人群來說目前數據標注員兼職平台有哪些？有哪些數據標注兼職平台？
接下來通過我們就來梳理下目前數據標注兼職的平台以及數據標注項任務的特點：
1.通過我們調查，目前網路上還沒有正規專業的數據標注兼職平台。因為數據標注項目的特殊性，有許多項目也
是無法通過兼職平台來放任務的。
2.目前數據標注主要還是通過眾包 ，分包任務的形式來分發任務
3.目前適合個人兼職的數據標注平形式主要有以下幾類
a. 網路眾包、京東眾包、科大訊飛這類平台 也有很多適合個人的項目，這種大平台信譽價格方面都可以保證的
b. 還有就是目前主要的數據標注兼職途徑，這類就是 微信QQ社群裡面好多手上有項目的公司他們通過微信
QQ群招收兼職人群做任務，這類途徑的任務有些會因為信譽問題辛苦勞動而不結賬找不到人的。
c. 數加加、數據堂等信息小程序的任務形式 ，這類平台一般價格低
d.像豬八戒這種微客平台，走任務擔保形式。
f. 還有就是如找標注網這種專業的找標注項目，找標注團隊，標注數據採集，供需雙方信息交流數據標注接單平台
，平台上活躍著相當多的項目團隊，標注項目完全需要供需雙方商談。