数据标注怎么出任务

㈠ 数据标注怎么做 如何做好数据标注

1、梳理标注数据类型，目前常见的数据的类型包括图片、文字、音频和视频，对于不同类型的数据，标注方法不同，相关数据标注服务商报价也不同。
2、明确数据标注方向，对于不同行业，数据标注需求不同。常见的标注方向包括语义分割、3D点云、文字转写、音频转写、自然语义处理、目标追踪。不同的方向，方式及需求不一样，针对图片类，常见标注为2D拉框、多边形拉框，对于智能驾驶行业，可能标注方向更多为车道线、语义分割等。
3、评估标注方式，对于较少量或简单的图片等形式，一般会选择自行标注，常见的图片标注工具如
LabelImg，该工具可在Windows及Mac上安装使用。但如果遇到大批量图片标注，或音视频数据标注，LabeIImg就无法满足需求，需要需求外部服务商。
4、筛选外部标注服务商，目前国内在数据服务质量参差不齐，可通过标准予以筛选，避免后期服务质量不过关，导致重新标注。筛选标准：丰富的企业服务经验，优秀的标注平台或工具，具备相应的数据安全措施，稳定的数据服务团队。

㈡ 数据标注从哪里接单

1、

从专业大型的数据服务外包公司接单，如数据堂、倍赛、海天、数加加这类规模比较大的公司。

们有大量的投资人行业资源对接，行业影响力大项目相对来说比较多。

2、

有部分公司或者工作室他们有大的数据外包公司 人脉资源，从而能获得相对多的项目。

3、

就是从有些公司接二手三手的标注项目，这类公司在行业QQ群,帖吧非常活跃他们这种公司就是，以接包转包为主。

4、

靠长期行业积累的人脉及客户口碑给介绍来的一手项目。

5、

有相关一些小工作室 小公司他们主要是靠贴吧，行业QQ群来接一些二手项目，这类工作室公司。

㈢ 数据标注众包怎么接单

方法如下：
1.与专业的基础数据服务商合作。
2.在数据众包平台上接任务。
3.与甲方合作，即所谓的接“一手任务”，这对于团队的商务能力要求比较高。
4.资源置换，可以与其他数据标注团队合作做一些项目资源置换。

㈣ 数据标注的任务是从哪来的

目前对于数据标注众包平台而言,其任务主要来源于提出标注需求的人工智能公司。

从专业大型的数据服务外包公司接单，如数据堂、倍赛、海天、数加加这类规模比较大的公司他们有大。量的投资人行业资源对接，行业影响力大项目相对来说比较多。有部分公司或者工作室他们有大的数据外包公司人脉资源，从而能获得相对多的项目。

就是从有些公司接二手三手的标注项目，这类公司在行业QQ群，帖吧非常活跃他们这种公司就是以接包转。网络、京东、科大讯飞，这类头部企业信誉是不会有任何问题的，加入门槛也高，他们本身项目众多但参与做项目的团队人数也众多。

龙猫、海天瑞声、数据堂、数加加、倍赛这类专门做数据服务的公司，他们主要以承接甲方项目然后外包为主，做这类平台的业务基本上公司有实力，团队大，有关系渠道，数据质量稳定，个人或者小工作室基本上就接不到这种项目的。

㈤ 数据标注工作简介

1、三个角色

1） 标注员 ：标注员负责标记数据

2） 审核员 ：审核员负责审核被标记数据的质量

3） 管理员 ：管理人员、发放任务、统计工资

2、数据标记流程

1） 任务分配 ：假设标注员每次标记的数据为一次任务，则每次任务可由管理员分批发放记录，也可将整个流程做成“抢单式”的，由后台直接分发。

2） 标记程序设计 ：需要考虑到如何提升效率，比如快捷键的设置、边标记及边存等等功能都有利于提高标记效率。

3） 进度跟踪 ：程序对标注员、审核员的工作分别进行跟踪，可利用“规定截止日期”的方式淘汰怠惰的人。

4） 质量跟踪 ：通过计算标注人员的标注正确率和被审核通过率，对人员标注质量进行跟踪，可利用“末位淘汰”制提高标注人员质量。

这部分基本交由算法同事跟进，但产品可依据需求，向算法同事提出需要注意的方面

eg背景：一个识别车辆的产品对大众车某系列的识别效果非常不理想，经过跟踪发现，是因为该车系和另外一个品牌的车型十分相似。那么，为了达到某个目标（比如，将精确率提高5%），可以采用的方式包括：

1）补充数据：针对大众车系的数据做补充。值得注意的是，不仅是补充正例（“XXX”应该被识别为该大众车系），还可以提供负例（“XXX”不应该被识别为该大众车系），这样可以提高差异度的识别。

2）优化数据：修改大批以往的错误标注。

产品将具体的需求给到算法工程师，能避免无目的性、无针对性、无紧急程度的工作

测试同事（一般来说算法同事也会直接负责模型测试）将未被训练过的数据在新的模型下做测试。

如果没有后台设计，测试结果只能由人工抽样计算，抽样计算繁琐且效率较低。因此可以考虑由后台计算。

一般来说模型测试至少需要关注两个指标：

1） 精确率 ：识别为正确的样本数/识别出来的样本数

2） 召回率 ：识别为正确的样本数/所有样本中正确的数

注意：

模型的效果，需要在这两个指标之间达到一个平衡

测试同事需要关注特定领域内每个类别的指标，比如针对识别人脸的表情，里面有喜怒哀乐等分类，每一个分类对应的指标都是不一样的

测试同事需要将测试的结果完善地反馈给算法同事，算法同事才能找准模型效果欠缺的原因。

同时，测试同事将本次模型的指标结果反馈给产品，由产品评估是否满足上线需求。

“评估模型是否满足上线需求”是产品必须关注的，一旦上线会影响到客户的使用感。

因此，在模型上线之前，产品需反复验证模型效果。为了用数据对比本模型和上一个模型的优劣，需要每次都记录好指标数据。

假设本次模型主要是为了优化领域内其中一类的指标，在关注目的的同时，产品还需同时注意检测其他类别的效果，以免漏洞产生。

产品经理的工作，不止是产品评估——除了流程控制，质量评估，还有针对分类问题，由产品经理制定边界，这是非常重要的，直接影响模型是否满足市场需求。

产品制定分类规则：例如，目的是希望模型能够识别红色，那产品需要详细描述“红色”包含的颜色，暗红色算红色吗？紫红色算红色吗？紫红色算是红色还是紫色？这些非常细节的规则都需要产品设定。

如果分类细，那么针对某一类的数据就会少。如果分类大，那么一些有歧义的数据就会被放进该分类，也会影响模型效果。

分类问题和策略问题道理是一样的，都需要产品对需求了解得非常深刻。

参考资料：《AI产品经理需要了解的数据标注工作入门》

㈥ 人工智能时代的基础——数据标注

人工智能时代，机器学习和深度学习发展迅速。

AI其实就部分替代人的认知功能。举个例子，想让机器学习认识苹果，那么就需要拿着一个苹果的图片告诉它，这是一个苹果。然后以后机器遇到了苹果的图片，你才知道这玩意儿叫做“苹果”。

机器学习需要大量这样的已经进行了分类、画框、注释等才做的数据，因此就催生了数据标注员这个岗位，就是使用自动化的工具从互联网上抓取、收集数据包括文本、图片、语音等等，然后对抓取的数据进行整理与标注。常见的数据标注任务有分类、标框、描点、转写等。分类就是我们常见的打标签。一般是从既定的标签中选择数据对应的标签，是封闭集合。例如一张图就可以有很多分类/标签：成人、女性、黄种人、长发等。对于文字，可以标注主语、谓语、宾语，名词动词等；

标框是框选要检测的对象；描点是对于特征要求细致的应用中常常需要描点标注例如人脸的眼角、嘴角、眼眶等；转写是指把数据从一种形态转换成另外一种形态，例如把语音的内容用文字写出来，一种语言翻译成另外一种语言等。

在不断地学习中，人工智能才会变得更“智能”。

中国移动智慧家庭中心也潜心于人工智能发展研究，致力于提升使用者家庭生活的舒适度和智能度，让 科技 走进千家万户。

㈦ 人工智能数据标注，具体干什么工作

数据标注最基本的就是画框，比如检测目标是车，标注员就需要把一张图上的所有车都标出来，画框要完全卡住车的外接矩形，框得不准确机器就可能“学坏”。再比如人的姿态识别，就包括18个关键点，经过训练的标注员才能掌握这些关键点的标注，标注完成的数据也才能符合机器学习的标准。

无人零售、无人驾驶等都需要大量的人力，基于用工成本的问题，除了隐私数据之外，他们会把标注工作放在第三世界国家完成，马来西亚、泰国、印度等国家都有数据标注分公司。

(7)数据标注怎么出任务扩展阅读

常见的报道中，数据标注总被描述为“血汗工厂”，这项工作和从业者被描述得廉价低质，人被重复性机械式的劳动异化。在王金桥的解释下，这一刻板印象也被逐渐打破。

目前这种大量的人工标注是有价值的，因为理论上解决问题很难，但有了大量数据，设计深度学习网络，可以在特定场景特定应用中用数据训练神经网络，从而在很多场景中可以让AI快速落地占领市场、驱动行业应用、促进行业升级和迭代。

“比如在手机玻璃缺陷、高铁轨道的缺陷、电网高压线绝缘子损坏等检测工作中，无人机拍摄画面后，由人来检测，随着数据量增加，机器得到的训练越来越充分，机器慢慢可以自动检测，类似工作可以很大程度上由机器代劳。”王金桥说，目前人工智能的智能性虽然比较弱，但在各行各业都会带来改变，这是AI推动产业革命的机会。

㈧ 数据标注个人怎么接单

数据标注从找标注网接单。
一般得团队接单，加入群后等团队通知才能开始任务

㈨ 澳鹏数据标注如何接单

1、首先，在接单系统中寻找发放数据的甲方。
2、其次，与发放任务的甲方进行任务洽谈，决定单价和结款时间。
3、最后，和甲方协商一致之后即可完成数据标注的接单。

㈩ 百度标注平台怎么接单

数据标注行业的快速发展导致从事数据标注行业的从业人员也呈现爆发性成长，正是因为数据标注行业从业门槛低，
需求量大，从而也出现了大量的数据标注兼职人群。
那么对于很多想从事数据标注兼职的人群来说目前数据标注员兼职平台有哪些？有哪些数据标注兼职平台？
接下来通过我们就来梳理下目前数据标注兼职的平台以及数据标注项任务的特点：
1.通过我们调查，目前网络上还没有正规专业的数据标注兼职平台。因为数据标注项目的特殊性，有许多项目也
是无法通过兼职平台来放任务的。
2.目前数据标注主要还是通过众包 ，分包任务的形式来分发任务
3.目前适合个人兼职的数据标注平形式主要有以下几类
a. 网络众包、京东众包、科大讯飞这类平台 也有很多适合个人的项目，这种大平台信誉价格方面都可以保证的
b. 还有就是目前主要的数据标注兼职途径，这类就是 微信QQ社群里面好多手上有项目的公司他们通过微信
QQ群招收兼职人群做任务，这类途径的任务有些会因为信誉问题辛苦劳动而不结账找不到人的。
c. 数加加、数据堂等信息小程序的任务形式 ，这类平台一般价格低
d.像猪八戒这种微客平台，走任务担保形式。
f. 还有就是如找标注网这种专业的找标注项目，找标注团队，标注数据采集，供需双方信息交流数据标注接单平台
，平台上活跃着相当多的项目团队，标注项目完全需要供需双方商谈。