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郑州点我科技有限公司成立于2014年10月,是一家全球人工智能大数据解决方案提供商!

我们立足中原,服务全球,专注于人工智能领域,为人工智能行业提供数据采集,数据清洗,数据标注,等数据类服务;

同时围绕人工智能提供技术支持,工具开发等服务。

数据采集业务有:图像采集,语音采集,道路采集,文本采集,视频采集等;

数据标注业务有:图片标注,语音标注,文本标注,视频标注,道路标注,行人标注,人脸106点,图像语义分割;

数据标注工具开发定制:矩形框,多边形,圆形,椭圆,折线,点,扣图,OCR,3D框,3D点云等全系列标注工具;

行业应用领域包含:无人驾驶,无人超市,人脸识别,智能家居,智能教育,智能医疗,智能安防,工业,制造业等;

同时我们深度学习大数据分析,大数据处理,语音识别,图像识别,算法新技术,引擎训练,并不断发现和探索智能带给人类的无限可能。


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中国数据标注行业起步比较晚,但是存在时间比较长的平台,也有6年以上的时间了。比如群音标注,比如百度众测。AI行业离不开大数据这6年多的时间里,从来没有像今年一年,一次性冒出这么多数据标注相关平台的时候:网易,新浪,京东,百度,讯飞,阿里,腾讯。太多太多的互联网公司涌入了这个行业,造成的连锁反应就是数据标注行业的认知普遍化,参与人数更多,非常多,很多的互联网相关人士开始进入了。太多涌入的公司造成了行业的混乱这是门槛最低的时候,这是平台最多的时候,这是工作室及公司最多的时候,同时也是BUG最多的时候。参与行业的人鱼龙混杂,走人情关系的,走利益关系,走技术的,走低劳动力的,太多太多了。如果你把所有平台的数据统合起来,你会发现,数据标注的数据量,从来,从来没有这么多过,京东微工,京东众智,百度众测,百度掘金,网易众包,搜狗众测,阿里众包,QQ众测,爱标客,还有更多更多,我不知道的,我不了解的。大数据的基础,离不开人工标注这么多的平台,这么大的数据量,但是,中国人口太多了,14亿人口,一年多点的时间内,融入这个行业的公司,团体,多达几千上万家。大的公司,全职几百人,兼职几万人,小的公司,全职十几人甚至几十人,兼职也能多达几百上千。于是很多人就喊,数据标注的冬天已经到了,现在是数据的枯竭期,确不想一下,一开始加入这个行业的是什么人?微商,刷单团体,网游工作室,打码人士,稍微懂点技术的广告联盟转来的人,百度SSP过来的人,自媒体人士。扩张的手段更恶劣,虚假宣传,无限拉下线,造谣有关系,具体点说,就是传销模式。传销模式就是一传十,十传百他们不是靠自己投入去赚钱,而是靠拿到数据,然后招募下线,转包出去,收代理费去赚钱,他们的下线一旦快赔了,重新转移风险,在找下一级;或者第二种模式,拿到数据,吃提成,往下放。这不是数据标注行业的冬天,而是数据标注行业正规团体的冬天,是传销式扩张团体的春天。行业的冬天,整个团体只能寻找新出路平台本身就没问题了吗?各大数据平台规章制度不完善,用人年轻化的,承受不住马屁攻势;用人中年化的,承受不住金钱攻势;用人稳妥化的,承受不住人情攻势。糖衣里面,是毒药还是救命良药这是冬天,最寒冷的那种,平台方不作为,或者作为不到点子上去,毫无意义;团队方,把自己定位太低,你自己都不把自己当人看了,应该有的权利和义务,也就一无所有了。一无所有当你本身应有权利自己放弃的时候,不要想着去维权,你已经失去了维权的资格;当你把这个新兴行业作为一个正规行业去对待的时候,你已经失败了;当你想要公正公平的时候,已经表明你处于被不公正不公平的地位了,这个位置坐上了,你就一无所有。

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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。