人工智能行业主要以有监视学习的模子训练方式为主,对于标注数据有着强依赖性需求。

数据标注是对未经处置的低级数据, 包罗语音、图片、文本、视频等举行加工处置, 并转换为机械可识别信息的历程。​

原始数据一样平常通过数据采集获得, 随后的数据标注相当于对数据举行加工, 然后输送到人工智能算法和模子里完成挪用。

简朴来说,数据标注就是数据标注员借助标注工具,对图像、文本、语音、视频等数据举行拉框、描点、转写等操作,以产出知足AI机械学习标注数据集的历程。

在这个历程中,数据标注工具是焦点,为原始数据赋予了新的意义。现在,数据标注工具平台化是行业生长的主要趋势之一。所谓工欲善其事,必先利其器,一款优质的数据标注服务平台应当具备如下特征:

1.全流程事情流系统

狭义的数据标注是指对原始数据举行拉框、描点、转写等操作,但在一个完整的标注项目里,标注历程只是项目中的一部分。

正常情形下,一个完整的标注项目,从最先到竣事要历经项目建立、标注、审核、质检、数据导出等多个流程。每个单独流程下又可以分为更为详细的事情流。

以项目建立为例,从新建到公布需要完成以下环节的设置:

新建项目-上传数据-需求治理-标注方案-团队设置-角色权限方案-标注效果导出设置-公布项目。

对于项目经理与项目方而言,一个完善且运行顺畅的事情流系统,对于项目治理意义重大。

全流程事情流系统,可以有用增强项目方对于项目整体的把控,规避无意义的分外事情成本,成倍提升项目运行效率。

2.可视化数据治理

从角色设置角度来看,数据标注平台的使用者大致可以分为标注员、审核员、质检员、治理员(项目经理、甲方代表)等。

差别的角色拥有差别的权限,同时也对应差别的事情内容。以标注员为例,标注员的事情就是基础的标注,以是其对照体贴的是数据完成量、数据驳回量、数据及格量,由于这些事关自身的收入。

而项目经理体贴的内容就对照多了,好比项目的完成量、剩余量、数据质量、角色权限分配、项目工期等等。

一个人的精神总是有限的,当接触到的数据越多,遗漏数据、出问题的概率就会越大,以是平台数据可视化就显得尤为主要。

通过对差别角色的相关数据举行自动化整理剖析,天生专属角色的个性化数据剖析统计,精练直观展现焦点主要数据,辅助差别角色快速掌握项目运行情形,不仅有用缩短领会项目所需要的时间,同时也可以规避诸多错误问题的发生。

3.AI手艺加持

数据标注为AI行业的生长提供数据支持,AI手艺也会反哺数据标注行业的提升。

在数据处置环节,以语音转写为例,标注员需要聆听每个词语的发音,举行判断并转写,这对标注员在长时间多义务下的专注力有着极高要求。通过在标注环节引入AI预标注手艺,平台自己会自动识别转写语音内容,标注员只需要在预标注的效果上略微修正即可。

除了在标注环节引入AI手艺,审核与质检环节AI同样可以施展主要作用。AI手艺的加持,不仅可以大幅减轻人力成本,而且可以成倍提升效率,实现更少的人完成更多的义务。

随着数据标注行业营业需求的多样化以及复杂度的提升,以往功效单一的标注工具在能力和效率上愈发显得左支右绌,不仅制约了产能的提升,还会由于扩大规模而陷入边际效益低的漩涡,为企业的谋划增加了许多不确定的因素。

因此,拥有一套贯串数据标注各环节,而且能对项目举行全流程治理的一站式数据标注服务平台,可以助力企业更好地提升效率,天真适配标注需求,并准确把控数据平安与质量,为AI行业提供更多、更高质量的标注数据集,助力提速AI商业化落地历程。