数据标注行业良莠不齐?淘金云助力AI企业加速发展

数据标注行业良莠不齐?
淘金云.数据标注 助力AI企业加速发展

什么是人工智能

当你进入无人超市自助结账,当你进入小区不需要刷卡而是刷脸,当你在外旅行智能翻译软件已经在享受人工智能成果了。

但是你有没有想过人工智能的飞速发展离不开大量数据的处理可少的。

与应用,数据标注便是必不数据标注是人工智能产业的基础,是人工智能进行模型训练必不可少的一环。

从某种程度上来说,没有经过标注的数据就是无用数据,要让数据可用一般会经历这样的过程原始数据一般通过数据采集获得,随后的数据标注相当于对数据进行加工,然后输送到人工智能算法和模型里进行调用。

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人工智能需要的庞大而繁杂的数据,由于行业劳动相对密集、重复性较强,造成数据标注行业准入门槛低,行业良莠不齐

就目前数据标注市场按照人员规模来说分为小型工作室(20 人左右)、中型公司以及巨头企业。而大部分数据标注公司接到标注任务后层层分包给级别更低的“小作坊“进行加工,导致标准效率低、准确低、安全性差等问题。

据统计,市面上号称拥有数据采集功能的公司占95.6% ,拥有智能工具的公司100%,而拥有标注平台的公司仅占30.4%,而云模式平台仅占7%,一部分巨头搭建平台仅用于内部消化,在人员培训和质量管控上缺乏合理的运营模式。

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效率、准确性、安全性成为数据标注行业普遍的短板,出这样的问题主要源于层层分包的模式和没有严格的标准。

这这种行业背景下,淘金云数据标注平台要做一个高效、精准、安全的平台,让数据标注打破层层分包的模式,优化标注流程、提升标注效率、精准性和安全性。并且作为全国领先的数据标注众包平台,为企业提供多种AI数据标注服务,包含文本标注、图片标注、语音标注、视频标注业务。

淘金云数据标注平台最核心的优势在于更高效、更精准和更安全。 

 

人工+智能,让数据标注更精准

人工智能需要大量数据来学习和辨别模式,无论是图片、音频还是文本,因为它们不同于人类。要教算法如何准确识别汽车一辆汽车,它需要成千上万的汽车图片。此外,算法很容易上当受骗,一旦数据标注不精准,直接影响日后算法的识别。

数据作为人工智能最基础的底层构建,精准性对于日后的发展直观重要。为了构建更加精准的数据标准体系,淘金云数据标注平台100人的技术研发团队、 AI机器人研发团队、AI算法团队、标注系统工具研发团队,共同研发并建立了数据标注工作平台,让人工+智能共同协作,让数据标准更精准。

从项目进入平台,淘金云数据标注平台将安排专业的管理人员全程与甲方共同制定标注标准,全面实现定制标准化,并从培训、标注和提交环节做优化,在提交前将进行人工+智能双重质检,系统进行批量质检、人工进行分包抽检。专业的标注平台,双重质检方式,让数据标注更精准。

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1.8万人才储备,让数据标注更高效

在人工智能关键的格局定格期,谁能更快形成规模、更快落地谁便能在未来智能产业中占领先机,所以,效率对于企业来说直观重要。

淘金云数据标注平台管理团队200余人,旗下拥有100+标注工厂, 超过50位标注员的有2家,超过30位标注员的有5家,超过15位标注员的有20,发展至今平台已有超1.8万名可以随时服务的众包人员。标注员按1:1.5配备,项目推进更快捷;标注员拥有多年标注经验,上手更快。丰富的人才储备,让数据标注更快更高效,让您在激烈的市场竞争中抢占先机。

 

同时,淘金云数据标注平台正在进行研发数据标注平台与企业之间对接,企业可在线上组建团队,对团队进行管理,还可随时查看项目进度,对处理好的项目也能即看即用,减少中间沟通交接环节,让效率翻倍。

 

专业平台,让数据更安全

在信息共享时代,信息越开放,信息数据的安全性便越重要。在数据收集、存储、传输和使用的过程中,如果没有必要的技术手段,价值越高的数据安全风险也越大,一旦出现数据安全问题,将给企业带来不可估量的损失。所以,数据安全更是企业长足健康发展的基础。

淘金云数据标注平台为了保障数据安全,搭建了统一的数据安全管理体系,集信息安全管理体系认证、员工保密协议+保证金智能监控系统为一体,通过分层建设、分级防护保障数据安全,在信息数据处理过程中进行全程监控,全面保障数据安全! 

目前,淘金云数据标注平台已得腾讯、百度、华为、京东、上海通用汽车等上百个一线互联网的认可。

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有业内人士表示,在3-5年将是人工智能最关键的格局确定窗口期,谁能让人工智能应用真正形成规模、让应用落地,谁就能在未来智能产业中占领先机。2018年,巨头们已开始跑马圈地,企业如果不能快速出击,必将被市场淘汰;

随着人工智能市场竞争竞争的加剧,数据处理的效率和精准度将在这场赛跑中起到关键作用,而选择高效、精准、安全的数据标准公司,无疑将会大大提高企业发展的速度,助力企业在人工智能发展竞赛中获得先机!


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    在人脸识别应用中,很多场景能够获取某一个体的多幅人脸图像的集合(比如在监控视频中),使用人脸图像集来做识别,这个问题被称为基于模板的人脸识别(template-based face recognition)。对于多幅图像,当然可以使用单幅人脸图像的识别方法,综合多幅图像的识别结果确定最终的人脸识别结果,但更好的方式是直接基于人脸图像集提取特征,比较人脸图像集的特征相似性。这涉及到如何聚合多幅人脸图像的特征向量成为一个特征向量,使该特征紧凑而又更具鉴别性的问题。几天前公布的一篇来自DeepMind和VGG组被ACCV2018接收的论文《GhostVLAD for set-based face recognition》,正是解决这样的问题,文中提出的算法GhostVLAD在具有较高难度的大型真实场景人脸数据集IJB-B上的识别精度,远超过目前的state-of-the-art结果!非常值得参考!作者信息:算法原理作者的想法非常简单,当聚合多个人脸图像特征时,现有的平均池化等方法没能考虑到人脸图像集中一些低质量的图像(比如模糊人脸)的作用,这些图像含有的信息对识别并没有太大的贡献,应该降低这些低质量图像对最终聚合特征的贡献。一种直接的处理方法是,在人脸图像预处理阶段将低质量图像找出来,降低其贡献权重,但作者认为,端到端自动训练的方式让网络自身去优化识别并降低该部分样本的权重更好。作者发明的算法网络结构如下:多幅人脸图像(每次图像个数可不同)通过CNN网络提取特征并L2归一化,然后被送入聚合模块,GhostVLAD网络模块将多个人脸特征聚合称固定维数的特征矩阵(与输入图像个数无关),再通过全连接层FC、BN层和L2归一化为紧凑鉴别的特征。其中的关键网络模块GhostVLAD既实现特征聚合,同时降低低质量图像的权重,提高高质量图像的聚合权重。GhostVLAD是如何实现上述功效的呢?说白了一句话,既然不要人为参与,那就要构建一种网络结构,让网络自动学习对识别不重要的信息,并丢掉它。作者是在NetVLAD上做出的算法改进,NetVLAD可以理解为一种可微分完全可训练的VLAD编码聚合方法,它的作用大致是自动计算特征聚类中心,计算残差,然后把残差加权,构建聚合特征矩阵,整个过程方便加入到神经网络中。在NetVLAD中,其聚合的特征矩阵中的元素计算方法如下:其中K是NetVLAD中手工设置的聚类中心个数,xi是第i个特征向量,ck是可训练的聚类中心,ak、bk是可训练的参数控制着加权的权重。由上述公式得知,NetVLAD中所有聚类中心ck都参与了聚合,GhostVLAD的改进则是增加聚类中心的个数到K+G,但是增加的聚类中心在构建聚合特征矩阵的时候不参与贡献权重。如下图所示:红色位置即标示出的Ghost 聚类中心,后续步骤中被去除,Ghost有“幻象”的意思,可能很多模糊的人脸的确看起来是“幻象”,这也是GhostVLAD名称的由来。这些多出来的不参与聚合特征矩阵构建的Ghost聚类中心,就相当于给了神经网络丢弃一部分信息使得网络更具鉴别性的可能,而在原来的NetVLAD中是体现不出来的。实验结果作者首先设计的实验是比较网络加上GhostVLAD层跟不加的精度,验证其有效性,作者使用的训练集是VGGFace2。实验设置不再赘述,这里直接给出结果。在IJB-B数据集上的1:1人脸验证结果比较如下图,取得了大幅度的精度提升。在IJB-B数据集上的1:N人脸识别结果比较如下图,同样取得了大幅度的精度提升。然后作者将提出的算法GhostVLAD与目前的state-of-the-art比较。如下图中Table 3和Table 4,在IJB-A和IJB-B上比较验证和识别结果,同样所提算法精度也胜出不少,请注意作者使用的训练集比其中很多state-of-the-art算法规模要小,但依然实现性能超越!最后作者可视化了使用GhostVLAD后对输入样本权重的影响,发现对于那些低质量模糊人脸的确权重被降低了。总结:该文从一个简单的直觉开始,构建了一种帮助神经网络丢弃鉴别性不足的信息的有效方式,大幅改进了基于图像集合的人脸识别方法,算法具有较高的实用价值,思想也很值得借鉴!值得一提的是,该文中的GhostVLAD方法不仅仅适用于人脸识别,在图像检索、行人重识别等领域也同样适用。论文地址:https://arxiv.org/abs/1810.09951关于代码:可惜的是,该文目前并无开源代码,但DeepMind和VGG组都是一向乐于分享代码的,期待作者早日开源~

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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。