数据标注项目怎样报价?怎样对数据标注项目进行报价?

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    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,也因此成本管控与

之前来比较确实是越来越严格,高利润的数据标注项目已经成为过去。

    也正在基于目前数据的现况行业一部分人员对 “数据标注项目怎样报价怎样对数据标注项目进行报价?”

这个问题的认识越来越重视。怎样对项目进行合理的报价确保能拿到甲方项目已经成为标注公司项目经理

必须高度重视的问题。

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     我们来分析下目前数据标注项目的成本状况以求最大可能来帮助大家对 “数据标注项目怎样报价?怎样

对数据标注项目进行报价?”这个问题有更深层次的理解?

    一、我们认为在对某一个甲方项目进行报价的时候首先要考虑我们公司当前的运营模式,比如专门做项

目外包的公司除了要对人力成本,项目工时、运营成本,前期项目测试成本等方面进行严格的核算外,还

要考虑项目外包出去后公司的利润点,承接项目公司保证质检前提下的利润,必竞如果是公司直接做项目

的话就是少去一部分分包公司的利润点,这样核算下来的合理报价才是项目经理所有通盘考虑的。

    二、人力成本是数据标注项目最大的成本,在标注工时不变的情况下怎么制定保证质量前提下合理的标

注效率,也是非常重要的。

     三、标注项目各项测试后一定要把项目标注规则,平台软件的问题,给充分搞清楚明白,尤其是标注

规则尽量做的边界清晰,避免模糊不清的规则要求,规则模糊不清最容易出现项目数据返工的问题。如果

确实是项目规则不是很容易限定边界那就需要和甲方沟通清楚,必要时把边部分成本也得核算进去。

     四、项目各方的沟通成本,畅通高效的沟通反馈速度对项目进度的推进也是非常的重要的,良好高效

的沟通反馈速度对项目问题解决,项目进度的推进也是非常重要的一环。这一点做为项目经理必须要深刻

的明白这一点。确保高效快速的沟通反馈渠道是项目施实的重要前提。

    以上就是小编对标注项目报价基于标注时间效率、软件、规则界定,沟通效率方面的分析,有于篇幅限

制很多细节上问题就没有在这里细讲了,希望大家在标注项目管理施实的时候注意细节问题带来的成本风险。

    同时也希望这篇文章能对大家关于“数据标注项目怎样报价?怎样对数据标注项目进行报价?”这个问题

有一定的帮助。

    如果大家对数据标注项目方面有兴趣的可以经常关注我们点我科技的平台找标注网,多进行标注项目交流。

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个多月前,21岁的贵州女孩小吴完全没有想到,自己能够在家门口找到一份心仪的且听上去有点儿“高大上”的工作。7月18日,由支付宝公益基金会、阿里巴巴人工智能实验室、中国妇女发展基金会联合发起的“AI豆(谐音‘爱豆’)计划”在贵州铜仁启动试点:通过人工智能产业释放出大量就业机会,探索“AI扶贫”新模式,让贫困群众尤其是困境女性成为“人工智能培育师”,在家门口实现就业、脱贫。经过半个多月的教学和练习,小吴与其他30名易地扶贫搬迁群众通过了“人工智能培育师”公益培训考试并顺利拿到结业证书,作为一名AI培育师开始正式接单。跟她一起工作的人中,有24名是来自大山深处的贫困妈妈和困境女性。据国家统计局公布的数据显示,截至2018年年末,全国农村贫困人口为1660万人,贫困发生率为1.7%。在今年2月举行的“宣传贯彻中央一号文件精神暨2019中国三农发展大会”上,中央农村工作领导小组办公室秘书局副局长祝卫东进一步指出,尚未脱贫的群体中,大多是老弱病残以及缺乏技能、自我发展能力弱的群众。让这些人脱贫并不容易。除易地扶贫搬迁、教育扶贫、生态扶贫等现有扶贫措施,探索新的扶贫模式也迫在眉睫。“AI扶贫”提供了一个新的思路。据了解,除为贫困地区培养相关职业人才,“AI豆计划”还将推动建立相关职业认证标准,进行产业扶持,让贫困地区实现自我造血。在家门口找到心仪的工作小吴出生于1998年,在贵阳读完中专后便留在当地工作,那时她只有17岁。几年间,她先后做过不少销售类的工作,包括婚纱摄影机构和网络销售等,但每份工作持续时间都不太长,收入也不太稳定。这两年,在政府易地搬迁扶贫政策的影响下,小吴一家和村里人一起,从大山深处搬迁到了铜仁市万山区旺家社区易地扶贫安置点。在父母的劝说下,小吴回到了家乡。“我们家姐妹三个,但都不在父母身边。搬迁之后,父母希望我回来工作,我妈妈身体有一些残疾,也需要有人照顾。”小吴告诉记者,刚回到铜仁的时候,她找到了一份比较稳定的工作,但收入很低,只有一千多块钱。对她来说,这样的工作和状态并不理想。  今年7月中旬,由支付宝公益基金会、阿里巴巴人工智能实验室联合中国妇女发展基金会发起的“AI豆计划”首个试点落地万山易地扶贫搬迁安置点,并设立全国首个人工智能产业扶贫孵化空间。学历低、劳动能力弱的女性、残疾人以及留守妇女等是该项目重点帮扶的人群。这让小吴看到了希望。据阿里巴巴集团副总裁、阿里巴巴人工智能实验室总经理陈丽娟介绍,近年来阿里在教育脱贫、女性脱贫、生态脱贫等方向的探索发现,贫困原因大多集中在缺思想、缺人才、缺产业等方面,而人工智能的快速发展不仅让相关产业释放出大量工作机会,还催生了一批AI新职业,“仅从事人工智能标注的群体已超过10万人”。“AI豆计划”正是借助人工智能产业发展释放出的大量就业机会,通过公益培训、考试认证、社会企业孵化、订单扶持等方式,帮助贫困地区培养相关职业人才,并建立“AI培育师”职业认证标准,帮助贫困人群在家门口实现就业脱贫——尤其是帮助贫困地区女性拓展就业渠道,为她们提供更多平等发展的机会。那么,从事人工智能标注的“AI培育师”工作内容是什么?“AI豆计划”万山区试点学员培训练习场景陈丽娟进一步解释说,机器要懂得人类世界,就需要像幼儿牙牙学语一般经历完整的学习和认知过程,人工智能也必须有个‘老师’手把手来培育、训练机器模型。“机器变成天才的第一步就是消化、学习海量带有标签的文字、图片、视频等内容,而所有这些素材都需要由人类进行分类和标记,由此诞生了智能时代背后的隐形者——AI标注人员,他们从事的工作就是人工智能产业链上最基础的劳动密集型环节。”以自动驾驶场景为例。自动驾驶需要采集并标注成千上万张红绿灯、路标信息,标注过程技术含量并不高,但需要细心、耐心和大量重复经验。对于这样的工作,小吴感觉很是新奇。“以前从未听说过人工智能培育师,觉得很新鲜。听老师们讲课的时候我也很感兴趣,而且我之前接触过网络,培训之后觉得这个工作很适合我,也很有前途。更重要的是,这个工作就在家门口,也方便我照顾父母。”电脑、网络、人工智能、有空调的办公室……这种当地人以前想也不敢想的工作吸引了很多人报名。据旺家社区书记罗焕楠介绍,该项目刚刚落地时前来报名参加培训的人以大中专、高中学历居多,年龄和背景跨度很大,“有建筑工人,有开流动餐车的,但在服装厂、超市、美容院等行业打工的留守妈妈、家庭主妇居多。这些人当中最小的19岁,最大的37岁,90%的人没有稳定的收入来源。” 27岁的张金红也是其中之一。一个月前,曾经在服装厂打工的她甚至没有听过“爱豆”这个词。而现在,她已经成为“AI豆计划”首批报名学员,能够通过自己的努力在家门口获得一份不错的收入。“能在老家上班多好,家里多一份收入,又方便带孩子。”抓住人工智能产业发展红利期“贫困具有一张女性面孔。”联合国《人类发展报告》指出,世界上的贫困人口中有70%是女性。在我国,由于传统观念和分工方式还普遍存在,农村贫困人口中近半数是女性。而受教育水平低、劳动技能差、无酬的家务劳动占去了农村女性大量精力和时间,让女性脱贫更为艰难。中国社会科学院学者闫坤也曾指出,女性贫困具有“传递性”,贫困妇女的子女在很大程度上也会陷入贫困境地。因此,让女性脱贫影响更为深远。支付宝公益基金会秘书长李姗表示,“AI豆计划”帮扶的重点是缺乏科技产业资源的贫困地区女性,希望为她们提供更多发展机会。而之所以将该项目取名为“AI豆计划”,是谐音英文单词Idol(偶像),希望加入该计划的贫困群众“脱贫靠双手”,自食其力,成为新农村劳动致富的楷模。在国外,贫困人群尤其贫困女性从事AI标注工作已有不少成功案例。 印度有一个名叫Kumaramputhur的小村庄,全村约有3500户人家,男女比例和识字率都低于全国平均水平。这样一个没有任何突出产业的地方,却是全球知名的AI数据标注村。村子里有一个高中都没有毕业的人指挥着一个由200多名员工组成的团队,为美国、欧洲、澳大利亚和亚洲的客户提供人工智能解决方案。其中,低学历的贫困女性占到50%。根据相关预测,到2023年年底,人工智能和机器学习相关数据准备解决方案的全球市场将从2018年的约5亿美元增至12亿美元。而在自动化工具能够有效地创建良好的标注集之前,大量人工标注的需求将长期存在。这也成为“AI扶贫”能够持续下去的重要原因。与传统扶贫项目相比,“AI豆计划”有很多亮点:首先,该项目采取“技能培训+产业孵化+订单扶持”的可持续模式,阿里人工智能实验室每年将向试点基地输送近1000万元产值标注订单;其次,阿里将建立“AI标注师”职业资格证考评体系,培训贫困人群掌握AI新职业技能,并派驻专家志愿者提供陪伴式支持;此外,该项目将精准帮扶留守妇女、困境女性等弱势人群,让贫困群众在家门口就业、增收,将人工智能产业相关的工作机会下沉到贫困地区。“在人工智能和大数据产业的发展红利期,因地制宜在贫困地区孵化相关产业,让贫困群众不仅能在家门口就业,还能掌握AI新职业技能,适应时代的科技变迁完成自我造血,这是我们成立专项基金、发起相应项目的初衷。”李姗表示。 8月6日,“AI豆计划”在万山区易地扶贫搬迁安置点举行了试点揭牌暨全国启动仪式。之所以选择贵州作为首个试点地,主要考虑两方面原因:一是尚未脱贫人口集中,当地缺乏优势产业,但有劳动力优势;二是地方政府有过科技扶贫、政企合作经验,能够快速孵化出能自我造血的社会性企业。万山区作为省级易地扶贫搬迁示范点,在“搬得出”后,还面临着群众“稳得住、能致富”的挑战,急需发展扶贫产业解决群众的就业问题。而地方政府积极探索电商、扶贫微工厂等模式,积累了一些产业孵化经验,更利于打造成功试点。“我们希望当地女性在家门口实现就业,不再迫于生计外出打工,和孩子、亲人分离,同时还能掌握一项新技能,有个人发展提升的机会。”李姗强调说,为贫困女性创造在家乡就业的机会可以在一定程度地缓解留守儿童、留守老人带来的社会问题。同时,作为有一定技术含量的工作,也能拓宽“母亲”和“孩子”两代人的眼界。构建稳定脱贫的长效机制事实上,如何利用科技企业优势,帮助未脱贫的深度贫困人口精准脱贫,帮助脱贫摘帽地区发展稳定、可持续的产业,是包括阿里在内的很多企业一直在积极探索解决的问题。在“AI豆计划”之前,阿里在技术扶贫方面已经有了很多成功的探索。如,2018年,阿里巴巴脱贫基金发起“蚂蚁好保险”项目,充分应用互联网公益保险和金融科技的力量,在云南元阳、陕西宁陕、湖北巴东等试点县,为所有建档立卡的贫困女性赠送教育健康保险,让贫困女性少有所学、老有所医。 2019年,该项目升级为“加油木兰”,通过公益宝贝、蚂蚁庄园等互联网公益产品,带动更多公众参与。阿里巴巴区块链、人工智能等新技术的应用,不仅实现了项目投保与理赔的便捷高效,而且保障了“捐给谁、捐多少、赔多少”等项目信息全程透明。此次推出的“AI豆计划”在全国范围内开创了“AI扶贫”的公益新模式。但就具体操作层面而言,AI标注工作听上去比较容易,通过培训之后就能很快上手,但实际上也有一定的门槛。作为典型的劳动密集型产业,劳动力水平决定了AI标注的质量。不过,目前中国AI标注质量良莠不齐,这与从业者鱼龙混杂、服务商大量采用兼职外包人员有很大关系。鉴于此,为推动行业规范化发展,阿里巴巴人工智能实验室将推出“AI培育师”职业考评体系,推动建立相关行业标准,并开放AI标注服务平台,通过该平台每年向试点基地至少输送产值近1000万元订单,同时呼吁全行业加入“AI豆计划”,主动释放产业红利。“我们希望它不是一个一次性的公益项目,而是可以持续下去,所以阿里人工智能实验室也会给试点地一定的订单。我们希望通过订单扶持能够真正孵化出一个产业,未来可以成长为一个小企业或者新型企业。这样的形势,是我们最愿意看到的结果。”陈丽娟表示。因此,各方的积极配合非常重要。在该项目中,支付宝公益基金会联合阿里人工智能实验室,向中国妇女发展基金会定向捐赠“AI豆计划”专项基金,优先用于贫困女性的就业扶贫工作。阿里巴巴负责提供人才培训、技术输出、职业考核认证及AI标注产业服务平台,同时向全社会开放,鼓励人工智能企业加入并进行订单扶持。妇基会在女性扶贫、女性就业创业等领域有丰富经验,将作为项目运营的核心管理方,联动全国妇联体系,推动“AI豆计划”在中西部贫困县推广、落地。而除了带动当地贫困群众就业、创业,各方也希望从项目孵化出的社会企业能将收入反哺社区,打破商业公司“中间商赚差价”模式,把产业利润投入到地方发展,因此地方政府的管理、参与也非常必要。陈丽娟谈到,在试点阶段,每个基地预计孵化培育20至50名骨干,就近覆盖50至100人就业。“未来一年,我们将在中西部贫困县加快复制10至15个基地,采取企业孵化、政府管理、NGO深度参与的模式逐步在全国落地。我们也希望国内外更多人工智能企业加入,把AI标注的订单定向输送给贫困地区,为弱势群体提供更多就业脱贫机会。” 7月30日,阿里巴巴脱贫基金发布2019上半年脱贫成绩单。报告中提到,发展产业是实现脱贫的根本之策,产业扶贫是实现脱贫最稳固、最持久、最根本的途径,要让“让贫困地区可以自己造血,实现自力更生,脱离保障性扶贫的温室”。“公益的心态、商业的手法,技术的力量。”在专家看来,帮助缺乏资源及科技产业优势的贫困地区建立起相关产业体系,构建稳定脱贫的长效机制,才是脱贫致富的根本之策。

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简单讲:互联网数据标注员是借助电脑或者移动设备对一些原始的数据进行处理,生产出满足AI公司机器学习需要数据的一群人。按照数据处理对象的不同,工作内容也会有差别,标注员的工作内容可以分为:分类;框选;注释;标记。按照所处公司的不同,标注员的工作方式也会有差别:有的人工智能公司处于对数据安全性考虑会自建标注团队,在这些公司工作的标注员可以保证自己工作内容不会出现太大变动;但一些服务于人工智能公司非专业外包公司标注员的工作则是项目制的,一个项目忙完紧接着做另一个项目,这样工作内容连续性较差,对一种类型的项目经验也不会积累的太多。就目前来说,人工智能还处于人工增长阶段,机器依然需要大量的数据进行训练,测试。标注员在当下也会一直存在,而且从业群体会越来越多,所以暂时不用担心这份职业会不会短期消失。就标注员从业来说,建议选择人工智能公司和专业的数据公司,这样可以保证自己在一个方向上了解的足够深入。就职场晋升来说,以牛牛数据为例:标注员——项目经理——项目总监——数据运营总监。首先谈谈什么是数据标注。数据标注有许多类型,如分类、画框、注释、标记等等,我们会在下面详谈。要理解数据标注,得先理解AI其实是部分替代人的认知功能。回想一下我们是如何学习的,例如我们学习认识苹果,那么就需要有人拿着一个苹果到你面前告诉你,这是一个苹果。然后以后你遇到了苹果,你才知道这玩意儿叫做“苹果”。类比机器学习,我们要教他认识一个苹果,你直接给它一张苹果的图片,它是完全不知道这是个啥玩意的。我们得先有苹果的图片,上面标注着“苹果”两个字,然后机器通过学习了大量的图片中的特征,这时候再给机器任意一张苹果的图片,它就能认出来了。这边可以顺带提一下训练集和测试集的概念。训练集和测试集都是标注过的数据,还是以苹果为例子,假设我们有1000张标注着“苹果”的图片,那么我们可以拿900涨作为训练集,100张作为测试集。机器从900张苹果的图片中学习得到一个模型,然后我们将剩下的100张机器没有见过的图片去给它识别,然后我们就能够得到这个模型的准确率了。想想我们上学的时候,考试的内容总是不会和我们平时的作业一样,也只有这样才能测试出学习的真正效果,这样就不难理解为什么要划分一个测试集了。我们知道机器学习分为有监督学习和无监督学习。无监督学习的效果是不可控的,常常是被用来做探索性的实验。而在实际产品应用中,通常使用的是有监督学习。有监督的机器学习就需要有标注的数据来作为先验经验。在进行数据标注之前,我们首先要对数据进行清洗,得到符合我们要求的数据。数据的清洗包括去除无效的数据、整理成规整的格式等等。具体的数据要求可以和算法人员确认。二、常见的几种数据标注类型1.分类标注:分类标注,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。如下图,一张图就可以有很多分类/标签:成人、女、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。<img src="https://pic2.zhimg.com/50/v2-df93dc0a7e8a5fe387dc3774748b5f05_hd.jpg" data-caption="" data-size="normal" data-rawwidth="700" data-rawheight="400" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="700" data-original="https://pic2.zhimg.com/v2-df93dc0a7e8a5fe387dc3774748b5f05_r.jpg">适用:文本、图像、语音、视频应用:脸龄识别,情绪识别,性别识别2.标框标注:机器视觉中的标框标注,很容易理解,就是框选要检测的对象。如人脸识别,首先要先把人脸的位置确定下来。行人识别,如下图。<img src="https://pic2.zhimg.com/50/v2-7824903d6d840e2bb08d96b5c2fa5874_hd.jpg" data-caption="" data-size="normal" data-rawwidth="591" data-rawheight="398" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="591" data-original="https://pic2.zhimg.com/v2-7824903d6d840e2bb08d96b5c2fa5874_r.jpg">适用:图像应用:人脸识别,物品识别3.区域标注:相比于标框标注,区域标注要求更加精确。边缘可以是柔性的。如自动驾驶中的道路识别。<img src="https://pic3.zhimg.com/50/v2-4bc1dd2278182acf94fc426d7e6f2dc1_hd.jpg" data-caption="" data-size="normal" data-rawwidth="601" data-rawheight="377" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="601" data-original="https://pic3.zhimg.com/v2-4bc1dd2278182acf94fc426d7e6f2dc1_r.jpg">适用:图像应用:自动驾驶4.描点标注:一些对于特征要求细致的应用中常常需要描点标注。人脸识别、骨骼识别等。<img src="https://pic4.zhimg.com/50/v2-5e24f394516c75e45942c37ba0da85c0_hd.jpg" data-caption="" data-size="normal" data-rawwidth="583" data-rawheight="387" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="583" data-original="https://pic4.zhimg.com/v2-5e24f394516c75e45942c37ba0da85c0_r.jpg">适用:图像应用:人脸识别、骨骼识别5.其他标注:标注的类型除了上面几种常见,还有很多个性化的。根据不同的需求则需要不同的标注。如自动摘要,就需要标注文章的主要观点,这时候的标注严格上就不属于上面的任何一种了。(或则你把它归为分类也是可以的,只是标注主要观点就没有这么客观的标准,如果是标注苹果估计大多数人标注的结果都差不多。)三、有什么发展前途?数据标注员可以说是AI消灭了一部分工作又创造出来的一种工作。在未来AI发展良好的前提下,数据的缺口一定是巨大的。可以预见3-5年内数据标注员的需求会一直存在。至于发展,其实所谓一些熟能生巧的工作,都是有被替代掉的风险的。深度学习解决的一件事情就是熟能生巧。在这个岗位上,其实你的一些想法就代表了AI的想法,AI会根据你标注的数据进行学习,想想还是有点成就感的。数据标注可以说是AI的入门级岗位,未来可转向其他AI岗位。如项目实施顾问等,这就要求更多的工作技能,需要再工作中积累。作者:跹尘链接:https://www.zhihu.com/question/30654399/answer/264828926来源:知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。