数据标注:正在标注现在

数据标注师是随着人工智能的发展出现的一个新兴就业岗位。2020年2月,“人工智能训练师”正式成为新职业并纳入国家职业分类目录。数据采集和标注是人工智能训练师的主要任务之一。数据标注师的工作是教会 AI 认识数据,有了足够多、足够好的数据,AI 才能学会像人一样去感知、思考和决策,更好地为人类服务。例如,疫情期间,百度山西数据标注基地完成的戴口罩的人脸图像标注,采集大量的戴口罩的人脸照片后,数据标注师对人脸的眉毛、眼镜、颧骨等人脸关键点进行精准的标注,标注的特征点越多,AI 就越能精确地识别戴口罩场景下的人脸,让人们在不摘口罩的情况下也能实现精确的体温测量,或是通过人脸闸机。

针对新的就业方式、新的创业路径,相关部门也在创新就业服务。近日,13个相关部门联合发布了《关于支持新业态新模式健康发展激活消费市场带动扩大就业的意见》,为劳动者提供多样的就业机会。多部门将联合培育市场新个体,进一步降低个体经营者线上创业就业成本,让新业态从业者更有保障。灵活就业的权益保障、社会保障等政策将陆续推出。

响应国家号召,百度在7月初就宣布,未来5年将在百度山西数据标注基地培养5万名 AI 数据标注师,并引入更多 AI 合作伙伴。百度与山西的合作模式,未来还将拓展到更多省市,提供更多的 AI 新岗位,支持当地科技产业发展。

在行业发展之下,对于数据标注的人才培养也开始提上了日程。AI优评走到了行业的前面。通过与权威部门合作,AI优评建立起了一个完整的人才评价体系,科学的对数据标注人才进行评价,为考核合格者颁发国家职业资格培训鉴定实验基地统一核发的《人工智能技术服务-数据标注与审核》高新技术能力证书,并直接推荐就业,帮助每一个想要成为数据标注师的人才实现梦想。


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数据清洗、数据采集、数据标注——人工智能时代不可或缺的产物随着信息处理技术的不断发展,各行各业已建立了很多计算机信息系统,累积了大量的数据。为了使数据能够有效地支持组织的日常运作和决策,这就要求数据可靠无误,能够准确地反映现实世界的状况。数据是构成信息的前提和基础,好的数据质量是各种数据分析如OLAP、数据挖掘等有效应用的基本条件。人们常常抱怨“数据丰富,信息贫乏”,究其原因,一是缺乏有效的数据分析技术;二是数据质量不高,如数据输入错误、不同来源数据引起的不同表示方法,数据间的不一致等,导致现有的数据中存在这样或那样的脏数据。脏数据主要表现为:拼写问题、打印错误、不合法值、空值、不一致值、简写、重复、不遵循引用完整性等。关于数据清洗的重要性数据清洗是提高数据质量的重要手段之一,那么什么是数据清洗呢?数据清洗就是检测和去除数据中的噪声数据和无关数据、处理遗漏数据、去除空白数据域和知识背景下的白噪声。数据清洗利用现有的技术手段和方法检测出数据源中的“脏数据”,并将“脏数据”转化为满足数据使用这要求的数据。数据清洗利用回溯的思想,分析数据源的特征,根据相应的业务规则,对数据流经的每个环节进行分析考察,从中总结出相应的数据清洗规则、策略,并基于现有的清洗算法和模型,抽象出符合实际需要的数据清洗策略、算法和框架,最后在数据集上应用这些算法。数据清洗常见应用——金融行业随着信息化程度的提高,金融机构内部积累了大量的业务数据,这些数据是金融机构进行正确决策的数据基础,而质量差的数据则起到相反作用。所以,为了更好地利用这些数据为金融机构服务,很多金融机构纷纷建立起了自己的数据中心或者数据仓库。数据清洗是数据中心或数据仓库系统的重要环节,是保证数据质量的刚需。携手点我科技,为AI赋能,助力AI飞速发展!点我科技专注于AI人工智能大数据处理服务,致力于人工智能大数据相关企业提供数据采集、清洗、标注、标注平台定制开发、算法优化等一整套解决方案。点我科技旗下的找标注网平台是目前唯一一家为国内数十万标注行业从业人员、工作室 提供信息发布、行业交流、项目服务的以及为数据外包渠道与数据标注公司提供数据标注外包业务对接的平台;有遍布全国各地庞大的数据标注采集从业团队。  

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