数据标注行业的接单方式有哪些?

ed9860bdc.jpg

    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,这份印象又变成冷冰冰的GPU阵列、复杂多层的神经网络和一大串佶屈聱牙的专有名词。

能接触它们的除了工程师,就是科学家。但是在最近几年 人工智能行业的爆发性发展从而人工智能相关

的数据标注行业也从高大上走向了普通人的视野里。


    正是因为人工智能数据标注行业的快速发展,数据标注行业进入门槛低,各地也涌现出了大量的数据

标注公司数据标注工作室。从业人员的增多就会有很多人在想 数据标注行业的接单方式有哪些?数据标

注从哪里接单?从哪里能接到一手的数据标注项目?数据标注接单平台有哪些?


    下面就从我们几年来的行业经历给大家介绍下目前 数据标注行业的接单方式有哪些?:

    

一、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。

    二、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

    三、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,帖吧非常活跃他们这种公司就是

以接包转包为主

    四、靠长期行业积累的人脉及客户口碑给介绍来的一手项目。

    五、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

往往会因为转包方跑路或者是项目方结不到款而蒙受损失。

 timg (1)_meitu_2.jpg

       我们认为数据标注行业的接单方式有哪些?对与数据标注公司工作室的从来人员来说并不是最重要的,

行业最重要的是诚信、标注质量、行业口碑、人员素质的不断提高,如果这些要点已经做到位了到那时候我

认为 对这类从业人员来说数据标注行业的接单方式有哪些?这个问题已经不重要了。


 

推荐文章

        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?怎样做数据标注呢?下面就结全我们点我科技几年的经历来给大家分析下:        一、行业态度                许多从事数据标注的工作室公司往往认为数据标注门槛低简单好做,正是他们的这种心理造就了他们对待标注项目不认真,标注规则不仔细看,不认真消化理解标注要点,质量规则。        二、低价竞争                目前很多工作室公司他们往往为了拿到标注项目要么我别的公司低价竞争,要么是接受别的公司低价的项目,这样也造成了这些公司对待项目首先考虑的员工效率,项目赚钱而很少去严格要求标注质量,严格按照标准的项目流程来做。        三、项目转包                有些公司拿到的项目往往是二手三手的项目,他们的利润已经被上级承包方层层拿走了,到他们手里已经利润非常微薄,要保证项目的进行只有提高员工效率,质检走于形式。        四、项目规则文档不够重视                我们接触好很多公司团队结合他们出现的种种问题,发现他们项目质量差最大的问题就是从管理人员到标注员工到质检人员再对待项目标注规则质检规则项目要求文档极不认真,有很多团队发给他们的项目规则文档就是一张纸就不去看,或者走马观花式的过一遍,他们对待项目规则的理解都 是基于他们遇到问题让项目方给答复或者是项目负责人直接会给他们讲哪些重点的东西,但是项目细则很多团队都没有去认真阅读,没认真消化理解,有很多问题都是项目绝对禁止的也会经常出现。试想这种团队他们怎么能把项目质量做好,怎么能做到质检过关,怎么能做到不返工呢,他们怎么能不浪费时间人力呢?        五、好的数据标注工具软件也是提高标注项目质量必不可少的。        六、严格的数据标注项目评估,质量管控,质检流程                很多标注团队质量做的差都是没有严格按照标注的质量要求,质检规则来操作。        结合上术这些问题,我们认为数据标注项目想要做好确实不难,难的是对待项目的态度,对项目规则文件的认真仔细阅读以及对项目要求的消化理解。总得来说要想做好数据标注项目,只要能态度端正,只要仔细认真阅读并理解项目规则,只要站在项目方的角度考虑下,任何数据标注项目都是能做好并得到项目方的认可的。

热门文章

波士顿 - Neurala公司今天推出了一款新的视频标注工具,该工具由Brain Builder平台的人工智能辅助。“自动视频注释将显着加速神经网络的数据标注,从而帮助组织更快地培训和部署AI,”该公司表示。标记图像和视频对于开发用于建模和训练AI应用程序的数据集至关重要。Neurala  以软件即服务(SaaS)为基础提供Brain Builder,以帮助简化深度学习的创建,分析和管理。Neurala的联合创始人兼首席执行官Massimiliano Versace说:“人工智能数据准备的传统方法极其耗时且耗费人力,需要大量数据,需要经过精心和昂贵的注释。” “我们与Brain Builder的目标是通过易于使用的注释工具降低进入门槛。通过添加视频注释,我们能够进一步自动化数据准备,帮助组织将AI数据准备的时间和成本降低至少50%。“Neurala的专利和获奖技术源于2006年NASA,DARPA和空军研究实验室的神经网络研究。2013年,该公司加入了Techstars商业化计划。“每个人都想要AI,但他们不知道为什么,”Neurala的联合创始人兼首席运营官Heather Ames Versace说。“视频注释工具是终身AI技术堆栈的一部分,可提供透明度。”启用AI的注释可节省时间,提高工作效率当用户标记视频中的人物,物体或缺陷时,Neurala的新工具可以反复学习。Neurala表示,在用户在第一帧中标记感兴趣的项目后,该工具会自动在后续帧中注释相同的项目。例如,如果五个人输入一个框架,则在用户仅用一个人标记第一个框架后,它们将全部自动注释。相比之下,用户必须在他或她进入框架时标记每个人,这将花费更多的时间。此外,AI辅助视频注释可以提高标签处理速度并提高生产力,Heather Ames Versace告诉“ 机器人商业评论”。例如,用户可以注释10秒视频的一帧并获得300个注释的输出,而使用传统的注释方法,用户需要手动标记300个不同的图像才能获得相同的结果,Neurala说。“可解释性和信任始于数据,”Heather Ames Versace在最近的AI World大会上说。“通过在更短的时间内对数据进行注释和标记,团队可以进行更快速的原型设计。”用Brain Builder存钱“最终,它将帮助组织和开发人员更有效,更具成本效益地构建,培训和部署人工智能,”Massimiliano Versace说。“当涉及视觉AI的构建方式时,Neurala的Brain Builder平台已经在改变游戏规则。而现在,视频注释将进一步扩大可访问性和生产力的可能性。“Neurala说,Brain Builder还可以提供可观的投资回报。使用Brain Builder,组织可以以每小时6,750美元的视频进行注释,而没有它的则为13,500美元。Neurala发布  了一个教程  ,概述了使用Brain Builder在视频中标记对象的过程和好处。它还解释了如何使用TensorFlow训练语义分段网络。此外,本教程还引导观众了解跨多个GPU的培训步骤,这可以进一步缩短培训时间。