数据标注从哪里接单?数据标注从哪里接到一手的项目?

 

403434.jpg

    近年来随着人工智能行业的爆发性发展,随之带来的是人工智能相关的数据标注行业也迎来了爆发性发展。

    接下来我们就讲下人工智能相关的数据标注行业问题。随着数据标注行业的快速发展,行业从业人员的爆发

性增长大量从业人员在经历行业入行初期阶段之后,因为数据标注行业创业门槛很低就出现了相当一部分人员

就走进了数据标注创业的大军。

    对与数据标注行业创业公司工作室的创业者来说,"数据标注从哪里接单?数据标注从哪里接到一

手的项目?";这个问题始终伴随着他们,有的数据标注创业者是在创业前期都要考虑的,有的是创业一段时

间之后才会发现这个问题的紧迫性。

    多数创业者以及想创业的人对与数据标注从哪里接单?这个问题是非常的困惑。下面我们就来讨论下数

据标注项目都是从哪里接单的。

    目前AI行业除了行业头部百度、京东、阿里这些公司有丰富的行业资源之外,有相当一部分公司他们的AI

项目底层的数据采集,数据清洗,数据标注都是外包出给其它公司或者团队的。

    点我科技16年进入数据标注行业,下面就从我们在标注行业这几年的经历来介绍下标注行业项目的接单

模式:

    一、从专业大型的数据服务外包公司接单,如数据堂、倍赛、海天、数加加这类规模比较大的公司他们有大

量的投资人行业资源对接,行业影响力大项目相对来说比较多。

    二、有部分公司或者工作室他们有大的数据外包公司 人脉资源,从而能获得相对多的项目

    三、就是从有些公司接二手三手的标注项目,这类公司在行业QQ,帖吧非常活跃他们这种公司就是以接包转

包为主

    四、靠长期行业积累的人脉及客户口碑给介绍来的一手项目。

    五、有相关一些小工作室 小公司他们主要是靠贴吧,行业QQ群来接一些二手项目,这类工作室公司往往会因

为转包方跑路或者是项目方结不到款而蒙受损失。

    六、还有一类公司他们靠建立自己的官方数据标注平台行业交流平台来聚集人气从而获得甲方的项目合作,比

如点我科技旗下就有 点我科技 官网和标注行业第一个行业交流项目信息发布需求的平台找标注网站。

4b196e7.jpeg

    以上差不多就是目前标注行业主要的几种接单途径,在这里也劝中小工作室在接项目的时候要仔细认真的分析项

目及项目发包方,一定要找信誉好签合同开发票的项目方,尽量避免白劳动的情况 发生。

     ”数据标注从哪里接单?数据标注从哪里接到一手的项目? "这应该是个长期的过程,希望大家不要心急。

     找标注网站是目前标行业尽有的行业人员项目交流团队对接项目发包的免费平台,平台聚集了相当一部分长

期的标注公司,大家可以长期关注,希望大家能找到有用的公司项目。

 

 

 

 

 

推荐文章

        数据清洗(Data cleaning)– 对数据进行重新审查和校验的过程,目的在于删除重复信息、纠正存在的错误,并提供数据一致性。        数据清洗的主要包括:纠正错误、删除重复项、统一规格、修正逻辑、转换构造、数据压缩、补足残缺/空值、丢弃数据/变量。        一般来说在人工智能行业数据清洗主要 是 将采集过来的语音、图片、视频、文本等数据挑选出来重复的、混乱的等等一些不符合项目要求的数据并把它给过滤掉,并使剩余部分数据达到符合项目需求的数据从而减少接下来标注工作中了出现无用的标注工作量。数据清理标准模型是将数据输入到数据清理处理器,通过一系列步骤“ 清理”数据,然后以期望的格式输出清理过的数据(如上图所示)。数据清理从数据的准确性、完整性、一致性、惟一性、适时性、有效性几个方面来处理数据的丢失值、越界值、不一致代码、重复数据等问题。数据清理一般针对具体的项目,因而难以归纳统一的方法和步骤,但是根据数据不同可以给出相应的数据清理方法。1.解决不完整数据( 即值缺失)的方法大多数情况下,缺失的值必须手工填入( 即手工清理)。当然,某些缺失值可以从本数据源或其它数据源推导出来,这就可以用平均值、最大值、最小值或更为复杂的概率估计代替缺失的值,从而达到清理的目的。2.错误值的检测及解决方法用统计分析的方法识别可能的错误值或异常值,如偏差分析、识别不遵守分布或回归方程的值,也可以用简单规则库( 常识性规则、业务特定规则等)检查数据值,或使用不同属性间的约束、外部的数据来检测和清理数据。3.重复记录的检测及消除方法数据库中属性值相同的记录被认为是重复记录,通过判断记录间的属性值是否相等来检测记录是否相等,相等的记录合并为一条记录(即合并/清除)。合并/清除是消重的基本方法。4.不一致性( 数据源内部及数据源之间)的检测及解决方法从多数据源集成的数据可能有语义冲突,可定义完整性约束用于检测不一致性,也可通过分析数据发现联系,从而使得数据保持一致。目前开发的数据清理工具大致可分为三类 

热门文章

波士顿 - Neurala公司今天推出了一款新的视频标注工具,该工具由Brain Builder平台的人工智能辅助。“自动视频注释将显着加速神经网络的数据标注,从而帮助组织更快地培训和部署AI,”该公司表示。标记图像和视频对于开发用于建模和训练AI应用程序的数据集至关重要。Neurala  以软件即服务(SaaS)为基础提供Brain Builder,以帮助简化深度学习的创建,分析和管理。Neurala的联合创始人兼首席执行官Massimiliano Versace说:“人工智能数据准备的传统方法极其耗时且耗费人力,需要大量数据,需要经过精心和昂贵的注释。” “我们与Brain Builder的目标是通过易于使用的注释工具降低进入门槛。通过添加视频注释,我们能够进一步自动化数据准备,帮助组织将AI数据准备的时间和成本降低至少50%。“Neurala的专利和获奖技术源于2006年NASA,DARPA和空军研究实验室的神经网络研究。2013年,该公司加入了Techstars商业化计划。“每个人都想要AI,但他们不知道为什么,”Neurala的联合创始人兼首席运营官Heather Ames Versace说。“视频注释工具是终身AI技术堆栈的一部分,可提供透明度。”启用AI的注释可节省时间,提高工作效率当用户标记视频中的人物,物体或缺陷时,Neurala的新工具可以反复学习。Neurala表示,在用户在第一帧中标记感兴趣的项目后,该工具会自动在后续帧中注释相同的项目。例如,如果五个人输入一个框架,则在用户仅用一个人标记第一个框架后,它们将全部自动注释。相比之下,用户必须在他或她进入框架时标记每个人,这将花费更多的时间。此外,AI辅助视频注释可以提高标签处理速度并提高生产力,Heather Ames Versace告诉“ 机器人商业评论”。例如,用户可以注释10秒视频的一帧并获得300个注释的输出,而使用传统的注释方法,用户需要手动标记300个不同的图像才能获得相同的结果,Neurala说。“可解释性和信任始于数据,”Heather Ames Versace在最近的AI World大会上说。“通过在更短的时间内对数据进行注释和标记,团队可以进行更快速的原型设计。”用Brain Builder存钱“最终,它将帮助组织和开发人员更有效,更具成本效益地构建,培训和部署人工智能,”Massimiliano Versace说。“当涉及视觉AI的构建方式时,Neurala的Brain Builder平台已经在改变游戏规则。而现在,视频注释将进一步扩大可访问性和生产力的可能性。“Neurala说,Brain Builder还可以提供可观的投资回报。使用Brain Builder,组织可以以每小时6,750美元的视频进行注释,而没有它的则为13,500美元。Neurala发布  了一个教程  ,概述了使用Brain Builder在视频中标记对象的过程和好处。它还解释了如何使用TensorFlow训练语义分段网络。此外,本教程还引导观众了解跨多个GPU的培训步骤,这可以进一步缩短培训时间。