接入支付宝芝麻信用分的使用场景说明

找标注网是数据标注业务外包分发平台,通过线上接入数据标注公司发布任务,为全职或兼职及残疾人工作室提供的接收任务工作的平台,

希望通过支付宝认证和芝麻分授权的方式,来有效证明分发任务商家的真实性和有效性.以防被小人利用.


使用场景举例:

北京一家人工智能数据标注公司需要大量人工采集四川话方言的录音,把这消息发到找标注网并留下了联系方式,这时远在四川成都的一个数据标注团队在找标注网上看到了这条信息,正好团队都是四川人,与他们的经验的资源相匹配,于是他们就想接下这个业务,


但毕竟是网上,没有接解过,不知道对方的真实性,也不知道这个信息的真实性,,万一是来骗劳动力的,干了活不给结算,为避免这种不诚信的各种情况产生,于是我们想到了支付宝认证和芝麻信用,如果接入了支付宝认证和芝麻分,就有了些有参考,再综合评估是否合作,大致就是这个使用场景,


请支付宝给予开通,为一些数据标注工作室,和残疾人团队减少上当受骗的可能,请支付宝能够支持,谢谢.



推荐文章

    数据标注行业伴随人工智能技术的发展而兴起,目前正在快速发展中。根据百度研究院估算数据标注产业将在2020年超过500亿元规模。只要从业人员能够掌握相关的技能就能获得一份稳定的工作和收入来源。    大部分人看来,人工智能是个有些「科幻」的词汇,代表小说电影中和人类长相相似、或温柔或冷酷的机器人。稍微熟悉一点,这份印象又变成冷冰冰的GPU阵列、复杂多层的神经网络和一大串佶屈聱牙的专有名词。能接触它们的除了工程师,就是科学家。但是在最近几年 人工智能行业的爆发性发展从而人工智能相关的数据标注行业也从高大上走向了普通人的视野里。    正是因为人工智能数据标注行业的快速发展,数据标注行业进入门槛低,各地也涌现出了大量的数据标注公司数据标注工作室。从业人员的增多就会有很多人在想 数据标注行业的接单方式有哪些?数据标注从哪里接单?从哪里能接到一手的数据标注项目?数据标注接单平台有哪些?    下面就从我们几年来的行业经历给大家介绍下目前 数据标注行业的接单方式有哪些?:    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群,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。        我们认为数据标注行业的接单方式有哪些?对与数据标注公司工作室的从来人员来说并不是最重要的,行业最重要的是诚信、标注质量、行业口碑、人员素质的不断提高,如果这些要点已经做到位了到那时候我认为 对这类从业人员来说数据标注行业的接单方式有哪些?这个问题已经不重要了。 

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。