从乔布斯、马斯克到人工智能,AI带给我们的启发

活了这么久,我领悟到一个道理,就是我们总是无法随心所欲。怎么才算随心所欲,让世界没有秘密?这是电影《黑客帝国》的一段话。世界变化得越来越快,而我们好像来不及反应。如果没有互联网时代的到来,也许就没有《黑客帝国》这样的电影呈现。突然想写写这个时代的核心科技天才人物,给我们带来的科技变化。传大的领导者都是伟大的学习者。牛津大学研究人员先前在美国和英国进行研究显示,美国可能被机器人取代的职位比例为47%

从自动驾驶到无人机,图像标注的重要意义

如今,世界正在经历一场影响范围甚广的技术革命,信息技术(IT)正快速决定着一切事物的发展进度和计划。计算机问世之后,出色的想法得以转化为出色的创新。比如人工智能和机器学习,这两种技术让生活变得轻松起来,也让业务流程更加简洁高效。机器学习和人工智能依靠计算算法复制人类的智能行为,包括自动语音识别、增强现实和神经网络机器翻译。这些不同领域技术创新的成功问世促进了人们对计算机可视化和解释图像的深入研究。

看人工智能下数据标注从幕后走向台前

“你了解人工智能行业吗?”10个人中可能有9个人会给出肯定的回答。“你了解数据标注行业吗?”10个人中可能有9个人会茫然地摇头。与处在聚光灯中心的人工智能科技公司不同,数据标注行业长期处于聚光灯之外的灰色地带,很长一段时间内都是被边缘化乃至低视的一个存在。不过,随着时代发展带来需求的改变,数据标注行业也在发生着日新月异的变化,开始从幕后走向前台。一.幕后:粗放与混乱交织数据标注行业里流传着这样的一

汇数智能将致力于规范AI数据标注人才市场

人工智能行业内有这样一句话“有多少智能,就有多少人工”。当然这里的人工不是指生产流水线上的工人。这里的“人工”是指工作在人工智能最基础岗位上的小伙伴们。这个岗位是----数据标注、数据采集。我们知道人工智能的发展,得益于海量的数据采集和标注。机器是没有认知和记忆的。而数据采集和标注就相当于告诉了一个机器,这是什么东西,给机器的认知输入了“条件”。简单的说,如果你标注出错,那么人工智能也会出错。简单

2020年2月4日数据标注任务汇总

2020年2月4日数据标注任务汇总数据标注需求发布如下:任务一、3.2万人黑白黄棕人种照片采集,详情点击右侧  数据标注任务二、10万小时语音标注项目,全年不断档,详情点击右侧  语音标注任务三、3万张人脸106点图片标注,详情点击右侧  人脸106点以上任务来需要正规公司参与公司介绍,项目经验,能开专票,能签合同,有意请打开详情联系负责人。联系时请带上备注,说明来意

新兴的数据标注行业遍布全球,全世界人都在为人工智能打工!

AI的新员工:数据标注行业遍及全球 在印度和菲律宾等低收入国家工作的数十万人 数据注释公司iMerit在印度加尔各答的办公室员工。随着公司越来越接受人工智能,新兴行业正在兴起,在该行业中,员工被用来“训练”算法以识别各种类型的数据 ,马达胡米塔·穆尔吉亚(Madhumita Murgia) JULY 24 2019 打印此页 26 在印度城市加尔各答的边缘,在拥挤不堪的梅蒂亚布鲁兹(M

数据标注加盟项目是骗人的吗?数据标注项目加盟怎么样?

        随着互联网新媒体的迅速发展,以今日头条、火山、抖音、快手等社交媒体也迎来了爆发性的成长 ,无论是偏远的大山深处还是农村在家带孩子的妇女,宝妈群体各行各来的人们获取信息的速度和途径都 显得极其多样化,快速化,网络的信息量也是爆炸性的成长。      &nb

数据标注兼职能做吗?

        随着人工智能的迅猛发展与之相关的数据标注行业这几年也迎来了爆发性的成长,从事数据标注行业的人员快速的增长。        人们慢慢开始了解到数据标注之后发现数据标注行业门槛低,于是有一部分平时工作轻松人的就考虑数据标注兼职能

为什么有些人说数据标注就是个坑?

        对数据标注行业稍微有些了解的人都知道数据标注进入门槛低,适合很多人兼职也适合创业。        正是因为数据标注行业的门槛低这个特点最近两年从事数据标注的小公司小工作室如雨后春笋般的遍布全车大大小小的县城。 &n

数据标注行业知多少?数据标注行业目前的现状?

据相关资料显示,在中国至少有10万的全职数据标注员以及达到100万的兼职数据标注员。看到这个数据,不禁想问数据标注到底是一个怎样的行业?其实早在1998年第一家标注公司成立的时候,该行业就已经出现,只是那时人工智能尚未兴起,数据应用相对较少,直到2011年以后针对人工智能的数据标注才逐渐出现。人工智能行业离不开数据标注行业。为什么这么说呢?因为对于人工智能企业来说,优质的数据是不可或缺的。换而言之

数据标注员兼职平台有哪些?有哪些数据标注兼职平台?

         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

怎样才能做好数据标注?怎样做数据标注项目?

        随着数据标注行业的快速发展,从事数据标注行业的人员越来越多,而对与刚开始或者 即将从事数据标注的人来说怎样才能做好数据标注?怎样做数据标注项目?这个问题确实很令人困惑。        那么到底怎么才能做好数据标注?怎样做数据

数据标注从哪里接单?数据标注从哪里接到一手的项目?

     近年来随着人工智能行业的爆发性发展,随之带来的是人工智能相关的数据标注行业也迎来了爆发性发展。    接下来我们就讲下人工智能相关的数据标注行业问题。随着数据标注行业的快速发展,行业从业人员的爆发性增长大量从业人员在经历行业入行初期阶段之后,因为数据标注行业创业门槛很低就出现了相当一部分人员就走进了

有哪些靠谱的数据标注接单平台?

                     人工智能产业的迅猛发展带来与之相关的数据产业的爆发性成长,人工智能相关的数据标注需求是庞大的。     &n

数据标注项目怎样报价?怎样对数据标注项目进行报价?

    AI人工智能的蓬勃发展也带动了与其相关的数据标注行业的爆发性成长,经过最近几年的迅猛发展之后,目前数据标注行业的经营模式已经慢慢稳定下来。    对于目前来说随着风投资金对行业的热情减小,无论是头部大型的人工智能企业还是其它互联网企业人工智能项目的研发,他们对底层数据需求的市场把控,成本状况都已经非常的清楚,也

数据标注项目怎么样?数据标注项目能做吗?

        数据标注是人工智能产业的基础,是机器感知现实世界的起点。从某种程度上来说,没有经过标注的数据就是无用数据。机器识别事物主要通过物体的一些特征。被识别的物体还需要通过数据标注才能让机器知道这个物体是什么。        对与提

数据标注行业的接单方式有哪些?

    数据标注行业伴随人工智能技术的发展而兴起,目前正在快速发展中。根据百度研究院估算数据标注产业将在2020年超过500亿元规模。只要从业人员能够掌握相关的技能就能获得一份稳定的工作和收入来源。    大部分人看来,人工智能是个有些「科幻」的词汇,代表小说电影中和人类长相相似、或温柔或冷酷的机器人。稍微熟悉一点,这

数据标注接单平台有哪些?

    最近几年人工智能行业异常的火热,最显著的代表性行业就是无人驾驶的发展。其实有相当一部分人都对这个行业有好多问题都不明白:人工智能到底是怎么回事?数据标注到底是做什么的?到底怎么实现人工智能?等等。    我们今天就来讨论下人工智能相关的数据标注行业。那到底数据标注行业是怎么一回事儿?数据标注接单平台有哪些?数据

百度能否成为全球智能音箱第一大厂?

百度有一天在某硬件领域成为全球第一,这句话似乎听起来很离奇。如果说这个领域的直接对手,是亚马逊、谷歌、苹果等北美科技巨头,那几乎就更有点神乎其神了。 然而根据Canalys最新数据报告,在2019年Q2百度智能音箱出货量继续居于国内市场第一的前提下,已经超过谷歌攀升到了世界第二,前面只有亚马逊最早入场的智能音箱Echo,这个占尽天时地利的对手。  要知道,从小度在家发

AI换脸不管有多厉害都无法突破支付宝的安全体系

  9月2日消息,在刚刚过去的周末,一款面向大众的AI换脸软件“ZAO”瞬间爆红网络,朋友圈不少人开启了自己的换脸之路。在AI换脸走红的同时,ZAO也被指涉嫌过度攫取用户授权、侵犯隐私、盗用版权以及引发公众对刷脸支付安全的担忧。   对此,支付宝安全中心8月31日发布公告称,目前各类换脸软件不管换的有多逼真,都无法突破刷脸支付。即便出现账户被冒用的极小概率事件,资金损失也会通过保险公司进

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得益于新千年信息技术的快速发展和大数据带来的便利,人工智能依靠大数据迅速地完成了从理论到实际应用,到逐步走进我们的生活,2017年被定义为人工智能应用的元年。那么现在大量人工智能所依赖的数据是怎样进行加工,把海量无序的数据变成机器能够理解的数据的呢?我们今天在这里做一个简单的介绍。   现在数据行业的数据标注对象主要有以下几种类型:文本、声音、图像、视频(多数情况下依然是转换为图像在进行标注),今天我们就我所了解的几个行业讲一下文本的标注类型及其应用:    文本的标注目前我们接触得比较多的行业有:客服、舆情、医疗、教育,应用类型大概有语义识别、情绪识别、实体识别、场景识别、数据清洗、应答识别。   客服行业的标注主要集中在场景识别和应答识别这两块,以国内某知名电商的智能客服机器人为例,用户在与机器交互时,根据用户的咨询内容切入到对应的场景中,然后让用户选择更细分的应答模型,定位到用户实际场景,再根据用户的具体问题,给出对应的回答,整个过程类似于把用户的问题用一个漏斗状的筛子过一遍。一句话的在机器里的经历   在建立这个应答体系的初期,需要对海量的用户咨询语料进行分类,把对应的用户咨询的问题标记号,放进对应的模型中(其他应答类机器人同理),类似于这样:语料的分类(实际分类更细,此处仅举例)   这一步的数据标注主要是给句子的场景打标,将用户问题分进对应的场景,这种标注需要非常熟悉本行业业务逻辑树,相当于是在建立机器人的应答知识库,机器人在收到用户发出的指令时识别和哪个细分问题的拟合度最高,然后选取那个问题的答案作为给用户的答案。   标注的方式主要有线上平台标注和线下表格标注两种,根据企业自身情况有所不同,以金融行业某企业的标注的线下表格标注内容举例:客服类分类标注举例   虽然会通过大量整理好的语料尽量穷举对应场景和模型的应答知识库,但是用户提问的方式不一样,上下文内容和场景不一样,同时机器的识别是一个概率问题,最终识别成什么问题,以及最终给出什么答案都存在一个阈值,所以这个识别是可能会出现错误的。   出现错误的情况我们称为badcase,这个阶段的标注就是标注员去对原始的聊天数据进行标记,看机器人的回答是否正确,如果不正确,那么出现的问题是哪一种,是一级分类错误还是二级分类错误还是回答的答案不够好,不能够满足用户的问题需求。例如:用户问银行卡怎么办理,机器人回复的是信用卡的办理流程,那么这时候就是一个badcase,机器人把问题放进了错误的分类导致回答了一个错误的答案。    这一步的标注是将出现的错误筛选出来,并根据业务逻辑树进行问题的分类,标记完之后由专门负责处理badcase的同事和研发的同事一起对应答情况进行调优。【这一步是一个长期的过程,需要一个稳定且熟悉这个业务的团队进行标注】   再举一个自然语言识别的例子,普通的自然语言识别,从里面提取时间地点人物这些信息的就不举了,目前市场上已经太多这样的标注团队了,标注的内容比较基础,我这里拿一个我处理的一个医疗行业的自然语言处理标注。    这是一个专业度要求比较高的标注,我们还特意招聘了医生和教语言的老师来进行标注,标注的对象是从病历中抽取出来的一些字段,病历里面的体查项和既往史这些是有模板的,可以较小的工作量就能穷举,直接识别可替换项的结果就行了,但是主诉和医生对患者的描述每次会有所不同。   于是我们的标注就是第一,标注每个词的属性,即每个词在这种语境下面是怎样的属性(相同的词在不通的情况下会有不同的属性),第二,标注每个词在句子中的作用。    还是举个例子:这是一句主诉:腰痛两年,伴左下肢放射痛10日余。医疗标注举例    这样标注的目的在于让机器去识别病历中的每一个词,通过大量的数据标注之后机器能够认识到一个词有哪些属性,在句子中扮演什么角色,在这个语境情况下这个词扮演什么角色,并且教会机器去拆词,识别哪些词是有用的,哪些词是无用的。   同理,日常对话类的自然语言识别用途的标注原理大都类似,但规则有所不同,本号后期会逐步介绍所处理的其他标注类型介绍。转载豆瓣网

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        对数据标注行业稍微有些了解的人都知道数据标注进入门槛低,适合很多人兼职也适合创业。        正是因为数据标注行业的门槛低这个特点最近两年从事数据标注的小公司小工作室如雨后春笋般的遍布全车大大小小的县城。        但是目前有个有趣的现象,那就是有很多进入数据标注行业做了一段时间的人慢慢的感觉数据标注行业就是个坑?为什么有些人会说数据标注就是个坑呢?        其实对与有上述问题认识的人我们认为,这些人多数都是有于对这个行业对自身条件的不了解,盲目的开始进入数据标注行业的。为什么我们会这样说呢?下面就给给大家来分析下到底有哪几方面的原因:        一、有相当一部分人是听了朋友或者网上消息说这行很火爆,好做,门槛低,也有一部分人了因此租办公室买电脑招人,然后就去群里面找分发项目的人就开张干起来了。可实际上这些人他们大多数都没有充分了解数据标注行业,更没有认真仔细得去调查分析,到底自己能不能做好一个项目,到底自己能不能有质有量按时交付的完成一个项目,到底自己有没有这个能力来管理项目。更多的人也没有去用长远的眼光去考虑数据标注项目。        二、数据标注项目虽然入门门槛低,但是相当一部分有于理解认知应变能力上都不能保证去做好数据标注项目,还有一部分人由于自己对标注项目重视程度不足接到项目之后呢?不仔细认真的去阅读理解项目规则,更没有很好的对规则质检标准去培训员工,而对员工的要求主要看重每天的产出效率,从而导致接到手的项目做的质量很差,频繁的返工,有提项目甚至因为质量太烂项目方不给结算或者是结算比例很少,最终的结果就是做好些个项目但基本都是赔钱。        三、虽然业内人都 说数据标注简单,但是标注项目他也是一个系统性的工程,一个项目能不能做好并不简单的看项目好做就能赔钱。实际上决定项目赚不赚钱考验的是一个团队的项目管理水平,质量管理能力,运营能力各方面因素的。一句话再好赚钱的项目也照样有人赚钱也有人赚钱,要赚钱不是那么简单的。        四、还有些工作室 、小公司因为对行业不够了解等他们做了一段时间后发现,自己团队经常会没有项目做,而自己团队接项目的业务能力又不具备,甚至有的时候为了员工有活干去接一些价格极低根本就不赚钱的标注项目,时间稍微一长这些工作室团队就会赔上很多钱最终关门倒闭。        五、下来要说的就是一部分人人兼职人员由于认识不到位,对项目的规则质量要求 文件不认真阅读消化理解导致做的项目质量差返工有的甚至最后不结算,最终退出这行。更有一些人由于经验不足被标注行业的项目骗子给忽悠到辛苦劳动到最后结算时找不到人。        标注行业本身由于进入门槛低,做的人很行业内盲目打价格战,导致很多转手二手三手的项目在质量工期的要求下根本就不赚钱甚至赔钱,所以在这里也提醒大家做任何事都要谨慎而行。