數據標注如何提升速度

㈠ 數據標注如何提高准確性

提高人工數據標注的准確性可以從以下幾個層面入手：

一、加強標注員培訓，提高標注能力。

人工智慧本質上是先有「人工」，後有「智能」，數據標注行業尤其如此。目前的數據標注行業仍屬於勞動密集型產業，幾乎所有的數據都依賴於人去標注。因此標注員的素質高低將直接影響標注數據質量的好壞。

通過自建標注團隊，並設立合理的培訓機制，可以有效提高標注員的標注能力，進而提高標注結果的准確率。

二、提高管理和執行系統平台化融合能力

隨著AI基礎數據需求多樣化，以及復雜程度的提升，以往項目經理「人管人」的管理方式和使用單一工具應對單一需求的執行方式在質量和效率上都顯得捉襟見肘。因此，擁有一套自主研發管理和執行一體化平台，能在提升人機協作效率，擴大產能，靈活可變地增加標注能力之外，准確地把控每一環節的數據安全和質量問題。

三、建立全面的質檢與審核機制。

質檢與審核體系的建立可以有效提高整體標注的准確率。同時，通過引入AI輔助，可以大幅提高質檢與審核的效率與准確率。

㈡ 怎麼提高標注對數據標注的熟練度

數據標注員提高標注數量度主要有兩種方式：
一.個人多加練習
熟能生巧，這是永恆不變的真理。數據標注行業內，很多業務存在趨同的情況，標注員在執行完成一個項目後，在下次執行同類型項目時，可明顯提高熟練度。
二.使用高效率標注工具
工欲善其事必先利其器，一款高質量的標注效率可以有效提高標注員的工作效率。

㈢ 數據標注思考

在機器學習項目中，數據標注是少不了的，因為機器學習項目大多數都是有監督學習，而有監督學習都是需要label的，這些label大多數都需要編輯來進行標注。

所有的標注都可以歸結為兩個目標：

對於線上的數據標注，要經過以下的過程：

智能客服的QA項目指的是，用戶提問一個問題，然後智能客服預測出來這個問題是明確問題，模糊問題，還是不可回答的問題。對於明確問題，智能客服返回對應的回答；對於模糊問題，智能客服返回一個列表問題，用戶可以選擇他真實想問的問題；對於不可回答的問題，智能客服會提示這個問題暫時不知道怎麼回答。
這可以抽象為一個分類問題（也可以抽象為一個匹配問題）。

那麼在數據標注的時候，假設每天線上的數據量為N，可以每次隨機抽取1000條進行數據標注（隨機抽取才能代表整體分布），每周抽2次。這里的抽樣是根據實際情況來設定的，在項目初期，為了較快地積累數據，可以每次多抽一些數據，並且每周多抽幾次。當後期項目較為穩定的時候，可以減少這個量。

上述標注方案可以衡量模型在數據上的效果，也能夠積累數據迭代模型。但是還存在一些問題，比如對一些低頻的問題處理不是很好，因為低頻的問題在訓練集中出現的次數也少。這個時候，就可以專門搜集一批疑似低頻的問題讓編輯標注，進行糾偏，強化模型的效果。

總結來講就是：對總體進行抽樣評測；對部分標簽單獨抽樣迭代模型。

語音質檢項目指的是對銷售或者客服的說話內容進行檢測，檢測出坐席說話違規內容。
這可以抽象為一個分類問題。這類問題最明顯的缺點就是，坐席的違規次數總是很少的，可能100通電話只有1通是違規的。

假設線上違規內容檢出率是1%，我們可以只對檢出來1%的語音進行標注，可以計算出每個標簽的精準率。這樣做的好處就是，標注量小，節省人力。壞處顯而易見，就是沒有計算召回率。模型判斷為正常的語音里，也可能存在很多的違規語音，檢測出這部分語音的能力，模型是缺失的。
只有對模型檢測正常的語音也進行標注，並把模型判為正常實際是違規的語音標注出來，喂給模型訓練，才能讓模型具備這方面的能力，提升召回率。但是這樣就會讓人力成本大大提升，畢竟線上的檢出率極低。

面對上面這種困境，一種折中的解決方案就是，將正常語音做一些規則或者模型的過濾，過濾出潛在違規的錄音交給編輯進行標注。但是這樣還是不能根本解決模型召回率低的問題。

我們也沒有較好的解決方案，目前的解決方案是：

總結來講就是：只對檢出標簽評測精準率；對總體數據抽樣計算召回率。

感覺這兩個項目如果進行抽象，還是挺具有代表性的。深入了解了這兩個項目的標注方法，所有分類問題的標注都可以從這兩個問題進行演化。
智能客服項目可以看做常見的分類問題，這種問題中會存在標簽不均衡的問題，我們的標注要求我們在能夠衡量模型在數據上表現的同時，也能夠搜集足夠的數據來迭代模型。
語音質檢可以看做標簽有偏的分類問題，而且我們只關注佔比很少的那部分標簽。

總之，只要圍繞著標注問題的兩個目標思考，總能找到合適的標注方案。

㈣ 如何提高數據標注的效率

提高標注效率，可以從以下兩方面著手：

1. 提高標注員的技術素質；

2. 使用高效率的標注工具，比如曼孚科技SEED數據標注平台。

預標注技術加持，標注效率提升4倍以上

㈤ 如何保證數據標注的高質量

可以從三方面著手：

1.提升標注員素質

目前的數據標注行業仍然是勞動密集型行業，人力在其中扮演者著至關重要的角色。

2.規范標注流程

規范標注流程，建立實時篩查體系。

3.使用高質量的標注工具

AI預標注技術可以在很大程度上避免純人工標注過程中出現的各種問題，提升標注效率與准確率。

㈥ 數據標注平台介紹

數據標注是人工智慧進行模型訓練必不可少的一環。這是將最原始的數據變成演算法可用數據的過程：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進行調用。

上述概念闡釋的背後實際上潛藏著一個正在茁壯成長的商業機會，尤其隨著AI行業的發展，優質數據甚至可能是公司發展的壁壘。

按照人員規模，現在的數據標注行業分為小型工作室（20 人左右）、中型公司以及巨頭企業。它們之間有各自的短板：專業的數據標注、採集小團隊沒有標注工具，開始逐漸向擁有更好技術資源的大平台靠攏 。與之形成對比的是，花費巨大資源打造專業全職標注團隊的數據公司，卻也受困於人力成本不得不把一些業務外包給小團隊。

諸如巨頭企業，雖然在努力搭建平台，但一方面更多是以消化內部需求為主，另一方面在人員培訓和質量管控上，更多是流程化操作，缺乏合理的運營模式。

「沒有一個標准。」基於上述的調研結果，在京東金融眾智平台項目負責人看來，數據標注行業比較混亂。

在這種行業狀況下，京東金融要做一個「中立」平台，成為需求方和最終標注團隊之間的連接者：為小型工作室提供標注工具，同時也對需求方提供數據標注方案。

「京東眾智 」就是這樣一個產物，它是專注於人工智慧數據標注和採集的科技平台。上述負責人特意強調了「科技」二字，這意味著該平台並不是傳統的眾包模式，而是通過自身的科技能力，優化標注流程，提升標注效率，保證標注質量。

「大部分演算法在擁有足夠多的普通標注數據的情況下很容易將准確率提升到 95%，但從 95% 再去提升到 99% 甚至 99.9% 就需要大量高質量的標注數據。可以說，高質量的數據是制約模型和演算法突破瓶頸的關鍵指標。」

京東眾智的科技能力恰好表現在提高標注質量、提升標注速度、降低標注成本以及保證數據安全四個方面。

標注質量為先，而它又與標注人員息息相關。針對專業標注人才培養的流程，他們甚至要跟一些公司建立數據標注師認證標准，對不同人員評估其標注等級。 這符合京東眾智「三擎互驅」的理念：讓最專業的人用最專業的工具，在嚴謹的工作流程中完成數據的標注，並且由選拔出來的高水平專家進行審核，保證正確率。

准確率與客戶的要求也有很大關系，比如眾智平台的圖片標注准確率在實測狀態下能達到 99%，為了確保准確性，他們有 ACC 和抽檢等四層過濾流程。

在保證數據標注質量的前提後就要比拼標注速度了。

當下 AI 解決方案落地速度普遍較慢。「傳統的方式是有 AI 需求，然後需要先獲取樣本數據進行數據標注，標注之後再做模型訓練。」但在數據標注之後如果不滿意，還需要把數據返回重新優化，上述負責人表示，這樣的方式導致從方案確認到落地可能需要 1 個月甚至時間更長。

眾智平台的標注工具很大程度上提升了標注速度。「魯班模板標注工具」可以組件化去配置。如果不同的公司對標注數據有不同需求，他們只需調整幾個組件的配置就可以完成操作。

京東眾智 Pre-AI 方案與傳統方案的對比

更重要的是京東眾智提出的「Pre-A.I」方案。此方案在標注過程中會不斷添加智能元素，機器做預標注，標注人員只需在此基礎上做細微的調整即可。

這些技術的應用在很大程度上節省了標注時間，而在 AI 市場競爭激烈的環境中，速度對創業公司而言尤為重要。「原來完整的標注流程如果是 1 個月的話，我們可能 3、4 天就可以交付了。」該負責人如此評估眾智平台的標注效率。

數據標注速度提升的直接結果是標注成本自然會降低。不過，在行業一片混亂的數據運營模式下，數據安全是需求方最為關注的問題。

對於政府、銀行等企事業單位而言，它們擔心數據被轉手，一般要求數據必需在自己的環境內進行標注。為此，他們提供了數據與流程分離方案。數據與流程分離方案針對客戶自有標注平台和客戶沒有標注平台兩種情況。

京東眾智 DCS 方案流程

對那些數據標注需求比較大的大公司，眾智平台可以打通京東金融和客戶兩者的標注平台，同時為標注流程有嚴格的質量把控。需要注意的是，標注環境實際上還是在客戶環境下。對於沒有標注平台的客戶，京東金融提供了一套名為「眾智星」的標注系統，它可以讓數據不出客戶環境就能完成數據標注。

據負責人介紹，該平台已於去年 8 月正式上線。目前平台上數據標注注冊人員在 3 萬以上，而數據採集的注冊人員更是超過了 10 萬人。

「京東眾智旨在為 AI 行業提供最優質的基礎數據，希望在不久的將來，國內大部分的 AI 公司都可以使用我們提供的高質量標注數據訓練出更優質的模型和演算法。這些模型和演算法不僅要服務國內的用戶，更要把中國的 AI 能力服務於全世界。為全球的人工智慧行業助力是我們的初心。」負責人如是說。

㈦ 數據標注車輛拉框怎麼做的快

按照以下步驟操作：
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。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。