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。

21.png 

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。

22.png

 

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。

23.png 

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。

24.png

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!


推荐文章

自动标注、平滑过渡、音乐鉴权、AI创作,当AI技术应用于音乐行业为人类的精神文化与娱乐生活带来便利和更多选择时,也是一件让人激动不已的事情。随着深度学习算法的出现、大数据和5G技术的成熟,AI人工智能已逐渐融入我们的生产生活中,在教育、医疗、政务办公、城市管理等多个方面发挥作用。随着AI技术在音乐行业研究及应用的深入,音乐人工智能已经不新鲜,很多新的应用和产品已经惊艳亮相。基于对于音乐技术及产品的了解,简单梳理一下目前AI技术在音乐类产品的各类应用场景。一.动标注当平台曲库量达到定量级时,如果再依赖传统的为打标签模式就会花费量成本且受到主观影响较。频动标注相关技术就受到泛关注,动标注的作不仅仅只是能替代标注以达到节省成本,同时可以客观评价乐内容,因此还可以拓展到流媒体播放的乐推荐。例如:Spodify、KKBOX都有利深度学习做推荐,其中KKBOX采频件、歌词以及户相关标注和评论等数据作为输从曲、场景及情绪等多个维度来判断乐是否满推荐的条件。般的动标注功能也和KKBOX的推荐维度类似,从曲、应场景、器乐和情绪等维度来进标注。HFIIVE旗下曲多多(AGM)音乐标签对于动标注,笔者也在上听到过一些不太专业的吐槽,比如之前有看到说音频自动标注可能会出现将一首歌曲的情绪同时标注为“欢乐”和“悲伤”两种情绪。在解释这原因之前,可以简单普及下机器学习中分类器、单标签多分类任务和多标签多分类任务。简单来说,分类器就是利已知的输和输出数据来训练,然后该分类器就会对未知的输数据进分类或输出个值。对于个分类器模型,它预测的结果是2个或于2个以上的(结果只有1个代表结果确定就不需要分类模型了)。如果可能的结果数为2称之为分类任务于2就是多分类任务;对于情绪可能有:亢、欢快、安静、悲伤等多个结果,因此情绪分类是个多分类任务。如果认为情绪模型是个单标签多分类任务,那么绝对是不可能出现”欢乐“和”悲伤”同时出现的情况。如果同时出现“欢乐”和“悲伤”,则只能存在于多标签多分类任务。“欢乐”和“悲伤”同时出现就定是错误的吗?也不定!基于深度学习的乐处理式般是分段处理,也就是将乐划分为多个段然后对每个段进预测判断它可能的标签。如果歌曲情绪存在波动,比如一首歌曲的情绪从开始的“欢乐”转向了“悲伤”,那么这种情况也是完全可能出现,现实活中很多歌曲的确是存在多个情绪甚互斥的标签存在的情况。二、平滑过渡平滑过渡功能是近年新出现的“炫酷”功能。简单理解,就是当歌曲快要播放完毕时下歌曲可能缝接,这种歌曲间的平滑过渡,不会让听众觉得非常突兀。这种功能的实现,也有依赖于基于深度学习的技术。致原理是将歌曲的末尾段和可能平滑过渡的其他歌曲的头部段作为训练样本。训练出来的模型可以预测当前输段可以过渡的下个段,然后当播放器播放歌曲尾部段的时候利该模型得到可平滑过渡的下歌曲。三、音乐鉴权互联网上的音乐侵权一直存在,但音乐版权方要在互联网上维护自己的权益,往往比较困难。因为互联网具有海量的内容,而且内容形式具有复合性,比如音乐内容仅仅作为视频的背景音乐,靠人工去发现和识别,难度太大。在这方面,AI技术的运用,已经能够实现实时监控视频、直播或播节中是否有存 在歌曲的侵权情况。其中的原理是,将版权的曲库中歌曲提取出关键特征保存在集群数据库,然后提取待检测的频特征,并通过数据技术进快速检索数据库中是否存在相似数据。目前,拥有类似技术的公司,除了笔者所在公司外,ACRCloud也较具有代表性。四、AI创作当AI进入到音乐创作层面,在互联网行业也已有不少AI音乐创作工具,Amper Music、AIVA、Jukedeck、Ecrett Music、Melodrive、等ORB Composer等。公司层面,索尼、谷歌、百度以及人工智能非营利组织OpenAI等均在AI作曲领域有所尝试。2016年,索尼公司使用一种名为“流机器”(Flow Machines)的软件,创作了一首披头士(Beatles)风格的旋律,然后作曲家伯努瓦卡雷(Benoit Carre)将其制作成一首完整的流行歌曲《Daddy ‘s Car》(爸爸的车)。2018年,微软宣布第四代小冰加入到虚拟歌手市场竞争当中,并“演唱”了一首《隐形的翅膀》。AIVA科技开发的AI作曲家“Aiva”创作摇滚乐曲《On the Edge》并与歌手Taryn Southern合作创作流行乐曲《Love Sick》;在国内,笔者所在公司的相关产品在AI智能创作上,能够实现识曲(识别音乐作品中的音乐元素)、作词、作曲等功能,并已实现了商业化授权和应用。(HIFIVE小嗨 AI识曲/作曲/作词)在具体的AI智能音乐创作层面,AI作曲工具可辅助创意生成。如英国音乐制作人Alexa Da Kid利用IBM沃森认知计算平台中的机器学习音乐生成算法创作出单曲《Not Easy》、歌手Taryn Southern与AI作曲公司Amper Music开发的工具共同创作出《Break Free》与Aiva合作创作流行乐曲《Love Sick》。这些作品都曾一度成为热播曲目。随着越来越多AI音乐创作工具的诞生,充当音乐人的辅助,协助创作出更多优质的作品,AI作曲家的音乐创作能力也在逐渐得到认可。当AI遇上音乐,音乐被注入了越加鲜活的生命力,智能化大潮来袭,AI+音乐,未来值得期待!

热门文章

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。