數據標注系統如何運行

❶ 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。

❷ 數據標注怎麼做

如下歷銀：

工具/原料

機械革命S3 Pro

Windows10

Excel2019

方法/步驟

1、打開一個EXCEL表格，輸入表格數據資料。

❸ 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

❹ ai數據標注應該如何學習 ai數據標注具體是做什麼工作的

1、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。

2、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、印哪銀運度等國家都有數據標注分公司。

3、常李梁見的報道中，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。

4、目前這種大量的人工標注是有價值的，因為理論搏培上解決問題很難，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。

❺ 一個完整的數據標注項目，從開始到結束要經歷哪些步驟

正常情況下，一個完整的標注項目，從開始到結束要歷經項目創建、標注、審核、質檢、數據導出等多個流程。每個單獨流程下又可以分為更為詳細的工作流。