杭州筛选数据标注外包模式

为什么要做数据标注？初始的人工智能软件就像初生的小婴儿一样，是一张白纸什么都不会，大家要教他认识周围的事物，告诉他鼻子是鼻子，鼻子是用来呼吸的。告诉他嘴巴是嘴巴，嘴巴是用来说话和吃东西的。AI也一样，我们需要向机器提供鼻子，嘴巴的图片，并将图片中的鼻子和嘴巴指出来，然后机器通过学习图片中鼻子和嘴巴的特征，并做好标注，机器就能够认知了。数据标注的职责在于，将提供给AI的大量图片中，把不同场景的事物中将目标事物找出来，作为供AI练习认知的训练数据。智能导航这些都要依赖于人工智能数据标注的介入。杭州筛选数据标注外包模式

和小编一起来看看与数据标注外包相关的一些知识的介绍，数据标注让人工智能机器学习以及近一代的工作正在取得成效，因为人工智能学会可视化和识别人类等物体。数据标注，计算机视觉解决方案的正确数据，重要的不只是照片本身的质量。 在数据标记过程中，有足够的机会让好的照片变得拙劣。由于数据标记成本与标记所花费的时间成正比，有了更好的发展，投资好的工具和合适的人员来准确有效地注释数据将对解决方案的成功产生巨大影响，数据标注是人工智能的基础。重庆AI语音数据标注外包模式常见数据标注为2D拉框、多边形拉框。

如何提高数据标注质量？建立完善的数据管理、质检体系，数据服务企业根据行业经验制定质量监管制度，通过贯通整个业务流程的一体化数据平台对各个环节人员行为和数据质量进行把控，可有效提高标注数据质量。具体措施如下：拥有实时量化的可视化管理系统，随着基础数据需求多样化，以及复杂程度的提升，以往项目经理“人管人”的管理方式和使用单一工具应对单一需求的执行方式在质量和效率上都显得捉襟见肘。因此，拥有一套自主研发管理和执行一体化平台，能在提升人机协作效率，扩大产能，灵活可变地增加标注能力之外，准确地把控每一环节的数据质量问题。

数据标注中计算机视觉，人们开始用机器学习，用人工特征来做比较好的计算机视觉系统。如车牌识别、安防、人脸等技术。而深度学习则逐渐运用机器代替人工来学习特征，扩大了其应用场景，如无人车。语音识别，搜索一些类似移动设备的系统，这些系统可能能够知道人类如何真正使用该语言并与之交谈。他们还会理解不同的声音，例如识别噪音等等。应用使语音识别的准确率大幅提升，语音翻译，智能助手等应用于日常交流，翻译等场景。与图像相比，自然语言更难、更复杂，不只需要认知，还需要理解。近年来一些众包平台也开始对入驻的数据标注团队进行测评，提升平台整体的竞争能力。

专业团队通过自建标注团队，建立完善的人员培训、管理体系，提高标注员应对不同标注场景的能力，可有效提高标注效率，规避不必要的标注质量问题。标注工具的选择，标注的形式确定后，就是对标注工具的选择了。一般也是由算法人员提供。大公司可能会内部开发一个专门用于数据标注的可视化工具。不同的方向，方式及需求不一样，针对图片类，常见数据标注为2D拉框、多边形拉框，对于智能驾驶行业，可能数据标注方向更多为车道线、语义分割等。数据标注为无人驾驶汽车技术提供2D图片拉框。重庆地图位置数据标注外包企业

数据标注的应用场景：汽车自动驾驶。杭州筛选数据标注外包模式

数据标注行业发展到现在已经不是简单的拉框打点就能满足的了，市场提出了更高的要求首先从标注的复杂程度看，以无人驾驶的汽车框标注为例，以前是只需要标注基本轮廓就可以了，现在不只是从2D平面进化到3D立体，还要标注车头的方向。从人员要求方面看，之前是有初高中文化足以胜任数据标注这份工作，现在则普遍要求专科本科的学历，而且有些标注项目还需要专业人士来进行，比如涉及金融，医疗等行业的数据标注项目。数据标注这个行业本质上讲是一个劳动密集型行业。杭州筛选数据标注外包模式

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