数据标注「星尘数据」获数百万元天使轮投资

公司8月获得天使轮投资,由天使湾领投,英诺天使、老鹰基金和创势基金跟投。




Tractica预测,2024年人工智能市场规模将增长至111亿美元。但AI要真正发挥作用,优质的数据必不可少,正如业界共识“大量数据+普通模型”比“普通数据+高级模型”的准确度更高。所以,前端的数据采集、加工环节单拎出来成为了新的机会点。

其实,数据标注并不算一个完全新兴的产业。成立于1998年的“海天瑞声”已在语音领域耕耘近20年,因为人工智能一词的提出,最早可以追溯到20世纪50年代,不过此前主流技术没有到“深度学习”的阶段,所以数据用的相对较少。目前这个赛道上,成立久的有“数据堂”,早期公司有获得明势资本Pre-A轮融资的“爱数智慧”,完成天使轮融资的“泛涵科技”,获得合力投资数百万天使的“丁火智能”,获金沙江领投的“龙猫数据”自营数据工场的BasicFinder等。


星尘数据”也是赛道上一员,平台上聚集了2万多名大学生,通过众包方式提供数据标注服务。比如,在文本场景中,标注特定词语之间的关联关系,可以训练机器理解用户评论,也就是常说的语义识别。又比如,地产场景中,人工标注户型结构。再比如,生物医学场景中,需要人工标注人眼虹膜。

最前端,“星尘数据”根据客户的挖掘需求提供咨询服务、优化方案。之后的标注任务,在星尘自研发的“stardust”系统中完成,平台上有客户提供的数据和标注模型,任务会被切割分配给每个C端,形成“动态发题”,通过“准入考核”的C端才能认领答题。过程中,“stardust”系统会辅助标记。例如,正常的图像识别训练,需要人工一点点贴边抠图,比较费时,而stardust系统中,人工只需要标注出绿色的正区间和红色的负区间,系统就能自动抠图(如下图)。再例如,语音识别时,系统可以先自动转换一部分文字,来降低人的工作量。

我们知道,数据标记是个重人力的劳动密集型行业,这类公司的关键点就在于——人员效率、交付质量

stardust”系统便是星尘数据的主要差异点,背后离不开算法的支撑。星尘团队也都是算法出身,创始人兼CEO章磊曾在世界银行、华尔街、硅谷工作8年,涉及金融、保险、数据、量化、风险模型、人工智能等方向,在硅谷开发了世界首款股权投资机器人,在北京担任首席数据科学家。联合创始人董磊曾工作于百度人工智能实验室(前吴恩达团队),从事基于移动端数据的分析与建模工作。

目前,通过“stardust”系统,人的工作量在80%,机器的工作量在20%,这个比例还在不断优化中,未来机器可能占到80%。

在36氪之前的文章中有创业者表示不会用机器标注替代人工,“因为人工标记的数据在误差层面符合正态分布,而机器标记的都是同一水平,用机器生产的数据再训练机器,并不利于AI最后的训练效果。”以及,理论上,下游的应用公司算法更强,若用算法进行抠图,企业客户为什么不自己标注


对此,章磊认为,人工标注确实会有偏差,但这种偏差并不会有助于机器训练。准确答案只有一个,星尘可以通过算法机制保证输出正确结果,目前的准确率在99%。并且,下游应用公司的最终模型和标注时需要的模型还是不一样的,星尘的模型是用来提高效率的

还有个普遍的问题就是有关数据安全和复用,这方面星尘跟硅谷数据安全公司合作,用加密技术在数据底层做隔离,分离数据使用权和拥有权,防止数据在众包过程中泄漏。由于每个公司对数据的要求不一样,只有在一些通用的逻辑中,数据才有可能复用,比如智能客服,所以星尘基本不会留存数据,除非客户有售卖的特殊需求。

至于收费,星尘主要根据数据标注量和难度来报价,平均客单价在3-5万元以上,大客户甚至到百万级别。目前公司已经服务了10家左右客户,3-5万的单子耗时不超过1周。


章磊分享,数据的需求贯穿AI公司的各阶段,占公司支出10%-20%左右,像商汤科技就在用300人的团队标记几千万的人脸图片。现有的国内外标注营收估计在30亿人民币,预计3年后达到100亿。


不过,对于这一波因为深度学习而兴起的数据服务商来说,最大的潜在威胁很可能并非来自竞品,而是来自于增强学习、迁移学习等算法,后者仅需要少量的数据即可以达到一定的效果。章磊认为,迁移学习等确实是将来的趋势,就单个模型来说,积累越久,数据需求量肯定会越少,但对于新模型来说,前期的需求量不会少,而模型是在增加的,所以对于“数据标注”这个正处在上升期的行业,暂时不会有明显影响。





据悉,“星尘数据”公司在今年5月份注册,8月获得数百万元的天使轮投资,由天使湾领投,英诺天使、老鹰基金和创势基金跟投。团队目前在10人左右,还在扩招中(Python工程师岗位,高级销售经理岗位,高级市场经理岗位),如果你也对该公司感兴趣,可以投递简历至liaijun@stardust.ai

本文来自36氪




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自上海7月份上海开始推行“史上最严垃圾分类措施”以来,垃圾分类成了很多人日常生活的“必修课”。一个月过去,利用新技术、新模式推进垃圾分类的探索不断涌现。垃圾污染问题并非中国所独有,很多发展中国家都备受困扰。日前,谷歌在一篇博客中透露,为减少印度尼西亚的塑料垃圾,印度尼西亚一家创业公司用上了谷歌的人工智能技术。据介绍,塑料垃圾是印度尼西亚面临的大难题。这个国家拥有5万公里长的海岸线,而这里又普遍缺乏垃圾处理的公共意识,将很多垃圾倒入大海。印度尼西亚创业公司Gringgo就希望借助技术力量应对这个问题。Gringgo首席技术官兼联合创始人费布里亚迪·普拉塔玛介绍,受印度尼西亚地形地貌影响,为可回收物定价十分困难。印度尼西亚包含17000个岛屿,其中有5个主要岛屿,而绝大多数回收利用设施都位于爪哇岛。这使其他岛屿可回收物的运输成本增加,因此回收价值较低的材料就不再分类,最终以污染环境为代价。不仅如此,在印度尼西亚,环卫工人的路线和工作安排通常不太规律,而且他们也缺乏相关知识和专业技能来精确辨别哪些物品有回收价值。这些因素对印度尼西亚的垃圾回收率和环卫工人的生计具有很大负面影响。2017年,Gringgo发布了几款与垃圾处理相关的软件。其中一款软件允许环卫工人追踪回收物的类型和数量,还能向他们推荐更加有规划的路线来节省时间,实现了人工量化回收物品,带来了潜在收入。普拉塔玛介绍,发布这些软件一年内,Gringgo在印尼首个试点村庄将垃圾回收率提升了35%。今年早些时候,Gringgo被评为“谷歌AI影响力挑战赛”的20个受资助者之一。“我们想到可以创建一个图像识别工具,对不同垃圾进行分类,并判断其价值,进而帮助提升塑料垃圾回收率。”普拉塔玛说。在谷歌的帮助下,Gringgo正和另一家创业公司合作,使用谷歌的机器学习平台TensorFlow研发图像识别工具。目标是让环卫工人更好地对垃圾进行分析和分类,并量化它们的价值。有了人工智能的加持,环卫工人将可以为垃圾拍照,通过图像识别判断相关物品及其价值。“这将教育环卫工人了解不同回收物的市场价值,帮助他们优化选择,并将收入最大化。最终将激励环卫工人以更高的效率回收和处理垃圾,并提升回收利用率。”普拉塔玛说。普拉塔玛介绍,Gringgo的目标是不断优化人工智能模型,使它在经济角度更加可持续,并实现广泛推广应用。“我们相信,人工智能可以帮助解决我们这个时代最困难的社会和环境问题——比如医疗、灾害预测、环境保护、农业或文化保护。”谷歌AI负责人、资深研究员杰夫·迪恩介绍,谷歌已经启动“用AI造福社会”项目,探索利用机器学习相关研究,对社会、人道主义事业和环境问题产生积极影响。

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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。