新兴的数据标注行业遍布全球,全世界人都在为人工智能打工!

AI的新员工:数据标注行业遍及全球 在印度和菲律宾等低收入国家工作的数十万人 数据注释公司iMerit在印度加尔各答的办公室员工。随着公司越来越接受人工智能,新兴行业正在兴起,在该行业中,员工被用来“训练”算法以识别各种类型的数据 ,马达胡米塔·穆尔吉亚(Madhumita Murgia) JULY 24 2019 打印此页 26 在印度城市加尔各答的边缘,在拥挤不堪的梅蒂亚布鲁兹(M

数据标注加盟项目是骗人的吗?数据标注项目加盟怎么样?

        随着互联网新媒体的迅速发展,以今日头条、火山、抖音、快手等社交媒体也迎来了爆发性的成长 ,无论是偏远的大山深处还是农村在家带孩子的妇女,宝妈群体各行各来的人们获取信息的速度和途径都 显得极其多样化,快速化,网络的信息量也是爆炸性的成长。      &nb

数据标注兼职能做吗?

        随着人工智能的迅猛发展与之相关的数据标注行业这几年也迎来了爆发性的成长,从事数据标注行业的人员快速的增长。        人们慢慢开始了解到数据标注之后发现数据标注行业门槛低,于是有一部分平时工作轻松人的就考虑数据标注兼职能

为什么有些人说数据标注就是个坑?

        对数据标注行业稍微有些了解的人都知道数据标注进入门槛低,适合很多人兼职也适合创业。        正是因为数据标注行业的门槛低这个特点最近两年从事数据标注的小公司小工作室如雨后春笋般的遍布全车大大小小的县城。 &n

数据标注行业知多少?数据标注行业目前的现状?

据相关资料显示,在中国至少有10万的全职数据标注员以及达到100万的兼职数据标注员。看到这个数据,不禁想问数据标注到底是一个怎样的行业?其实早在1998年第一家标注公司成立的时候,该行业就已经出现,只是那时人工智能尚未兴起,数据应用相对较少,直到2011年以后针对人工智能的数据标注才逐渐出现。人工智能行业离不开数据标注行业。为什么这么说呢?因为对于人工智能企业来说,优质的数据是不可或缺的。换而言之

数据标注员兼职平台有哪些?有哪些数据标注兼职平台?

         数据标注行业的快速发展导致从事数据标注行业的从业人员也呈现爆发性成长,正是因为数据标注行业从业门槛低,需求量大,从而也出现了大量的数据标注兼职人群。        那么对于很多想从事数据标注兼职的人群来说目前数据

怎样才能做好数据标注?怎样做数据标注项目?

        随着数据标注行业的快速发展,从事数据标注行业的人员越来越多,而对与刚开始或者 即将从事数据标注的人来说怎样才能做好数据标注?怎样做数据标注项目?这个问题确实很令人困惑。        那么到底怎么才能做好数据标注?怎样做数据

数据标注从哪里接单?数据标注从哪里接到一手的项目?

     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

有哪些靠谱的数据标注接单平台?

                     人工智能产业的迅猛发展带来与之相关的数据产业的爆发性成长,人工智能相关的数据标注需求是庞大的。     &n

数据标注项目怎样报价?怎样对数据标注项目进行报价?

    AI人工智能的蓬勃发展也带动了与其相关的数据标注行业的爆发性成长,经过最近几年的迅猛发展之后,目前数据标注行业的经营模式已经慢慢稳定下来。    对于目前来说随着风投资金对行业的热情减小,无论是头部大型的人工智能企业还是其它互联网企业人工智能项目的研发,他们对底层数据需求的市场把控,成本状况都已经非常的清楚,也

数据标注项目怎么样?数据标注项目能做吗?

        数据标注是人工智能产业的基础,是机器感知现实世界的起点。从某种程度上来说,没有经过标注的数据就是无用数据。机器识别事物主要通过物体的一些特征。被识别的物体还需要通过数据标注才能让机器知道这个物体是什么。        对与提

数据标注行业的接单方式有哪些?

    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

数据标注接单平台有哪些?

    最近几年人工智能行业异常的火热,最显著的代表性行业就是无人驾驶的发展。其实有相当一部分人都对这个行业有好多问题都不明白:人工智能到底是怎么回事?数据标注到底是做什么的?到底怎么实现人工智能?等等。    我们今天就来讨论下人工智能相关的数据标注行业。那到底数据标注行业是怎么一回事儿?数据标注接单平台有哪些?数据

百度能否成为全球智能音箱第一大厂?

百度有一天在某硬件领域成为全球第一,这句话似乎听起来很离奇。如果说这个领域的直接对手,是亚马逊、谷歌、苹果等北美科技巨头,那几乎就更有点神乎其神了。 然而根据Canalys最新数据报告,在2019年Q2百度智能音箱出货量继续居于国内市场第一的前提下,已经超过谷歌攀升到了世界第二,前面只有亚马逊最早入场的智能音箱Echo,这个占尽天时地利的对手。  要知道,从小度在家发

AI换脸不管有多厉害都无法突破支付宝的安全体系

  9月2日消息,在刚刚过去的周末,一款面向大众的AI换脸软件“ZAO”瞬间爆红网络,朋友圈不少人开启了自己的换脸之路。在AI换脸走红的同时,ZAO也被指涉嫌过度攫取用户授权、侵犯隐私、盗用版权以及引发公众对刷脸支付安全的担忧。   对此,支付宝安全中心8月31日发布公告称,目前各类换脸软件不管换的有多逼真,都无法突破刷脸支付。即便出现账户被冒用的极小概率事件,资金损失也会通过保险公司进

创新工厂李开复:AI+”有四个阶段

编者按:这是创新工场董事长李开复在2019上海世界人工智能大会上的主论坛演讲。   此前对于AI开启的行业赋能,已经被很多次阐释、验证并不断产出成果。   但对于“AI+”的发展路径、逻辑和未来,在李开复之前还没有人有过如此大道至简式的分析。   或许跟李开复的履历和现在密不可分。他是80年代的计算机博士,论文成果就是AI领域的研究,是懂AI的科学家。   

介绍下数据标注平台的运营模式

    目前AI行业发展火热各大巨头都投入巨资在此领域布局,智能驾驶、人脸识别以及近段时间正火的AI养猪都是AI技术应用在实际生活上的体现,毫不夸张的说AI技术正在逐渐改变我们的生活而我们的生活也将因此变得更美好。     AI的发展离不开数据标注的支持,而目前AI行业庞大的数据标注工作都 是通过 哪种模式完成的呢?&

数据清洗在人工智能基础数据方面的重要性。

数据清洗、数据采集、数据标注——人工智能时代不可或缺的产物随着信息处理技术的不断发展,各行各业已建立了很多计算机信息系统,累积了大量的数据。为了使数据能够有效地支持组织的日常运作和决策,这就要求数据可靠无误,能够准确地反映现实世界的状况。数据是构成信息的前提和基础,好的数据质量是各种数据分析如OLAP、数据挖掘等有效应用的基本条件。人们常常抱怨“数据丰富,信息贫乏”,究其原因,一是缺乏有效的数据分

何为数据标注数据清洗?

        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

揭秘AI训练内幕:帮助AI进化的除了专家,还有全球无数上班族

注:原文来自“腾讯科技”,本文转载来自36氪。    大型科技公司对注释数据的工作往往保持沉默,因为他们面临着隐私维权人士对他们存储并与外部企业共享大量个人数据的担忧加剧划重点在AI系统能够学习之前,必须有人标记提供给它的数据,这项工作对自动驾驶汽车、监控系统和自动化医疗等AI的创造至关重要。大型科技公司对注释数据的工作往往保持沉默,因为他们面临着隐私维权人

推荐文章

新兴的数据标注行业遍布全球,全世界人都在为人工智能打工!
AI的新员工:数据标注行业遍及全球 在印度和菲律宾等低收入国家工作的数十万人 数据注释公司iMerit在印度加尔各答的办公室员工。随着公司越来越接受人工智能,新兴行业正在兴起,在该行业中,员工被用来“训练”算法以识别各种类型的数据 ,马达胡米塔·穆尔吉亚(Madhumita Murgia) JULY 24 2019 打印此页 26 在印度城市加尔各答的边缘,在拥挤不堪的梅蒂亚布鲁兹(Metiabruz)居民区,有460名年轻妇女在人工智能的先锋队伍中工作。 这些女性,主要来自当地的穆斯林社区,正在帮助培训诸如亚马逊,微软,eBay和TripAdvisor之类的自动驾驶汽车和增强现实系统中使用的计算机视觉算法。  全女性中心是由印度和美国的数据标注公司iMerit运营的八个印度办事处之一,其2200名本地员工为制造业,医学成像,自动驾驶,零售等行业产生的数据海洋贴上标签,保险和农业。 该业务是不断发展的数据标签行业的一部分,该行业在肯尼亚,印度和菲律宾等低收入国家雇用数十万名工人。 如图8和Mighty AI之类的公司,以及埃森哲和Wipro等更传统的IT公司,正在组成所谓的“ AI供应链”,该供应链创建的算法能够解释包括驾驶镜头,搜索结果和照片在内的资料。美国和欧洲最大的跨国公司,包括Facebook,大众汽车和Google。 如今,公司正在拥抱人工智能,将其作为自动化决策和帮助创造新商机的一种方式。挑战在于,支撑该技术的算法像新生事物一样幼稚。他们需要喂给他们数百万个带有标签的示例,以教会他们“看”。  内罗毕的旧金山数据标签供应商Samasource的工人©Fredrik Lerneryd / FT 若要教授自动驾驶汽车算法的路标含义,或分辨孩子和狐狸之间的区别,则必须逐帧观看数小时的镜头并标记物体。一个小时的视频需要八个小时才能注释。事实上,麦肯锡(McKinsey)在2018年发布的一份报告中将数据标签列为工业界采用AI的最大障碍。 根据分析公司Cognilytica于2019年1月发布的报告,第三方数据标签解决方案的市场在2018年为1.5亿美元,到2023年将增长到超过10亿美元。“最大的技术公司不愿与培训数据,他们希望拥有客户关系[并且]明智地使用合作伙伴和采购,”位于旧金山的数据标签供应商Samasource的创始人兼首席执行官Leila Janah说道,该公司在肯尼亚,乌干达和美国设有办事处。 “但这就是为什么围绕道德的AI供应链进行对话如此重要的原因。在它开始走出他们的四面墙之前,我们必须确保我们设定了标准,而且这个市场不会阻碍服装工厂的发展。有巨大的机会来确保这个(标签)行业是一个积极的力量。”  新员工 当大型跨国公司开始为消费产品开发机器学习算法时,数据标签要么通过亚马逊的Mechanical Turk之类的众包平台提供给零工,要么由低薪经济体的工人团队内部进行。萨拉·罗伯茨(Sarah T Roberts)等研究人员对像美国这样的国家的数十名科技工作者进行了采访,他们认为,与同公司的其他员工相比,这些承包商的工资通常被严重低估,而他们的工作却被视为卑鄙的。菲律宾的“屏幕背后”一书。 Samasource的创始人兼首席执行官Leila Janah©Fredrik Lerneryd / FT 随着需要贴标签的数据量呈指数级增长,大公司越来越多地转向第三方,这些第三方能够为专门提供特定类型数据(例如驾驶或医疗信息)的工人提供服务,并且他们也以道德的方式得到报酬和待遇。 Samasource的员工为沃尔玛,谷歌,微软,Glassdoor,大陆和通用汽车等公司提供数据标签,其总部位于内罗毕,拥有2800多名员工。“我们有一种劳动模式,雇用人们作为全职工人,并以生活工资支付福利。  平均而言,(当我们雇用他们时)我们的工人收入几乎翻了两番。”贾纳女士说。“我们与通常来自非正式定居点,乡村的人口一起工作,因此有机会获得一份高薪的工作,并为您提供计算机技能并使您接触AI,这意味着人们对此非常重视。” iMerit在加尔各答附近的全女性培训机构已成为计算机视觉标签的专业中心,该公司总体上雇用了50%的女性劳动力,其中大部分来自印度的低收入家庭。“这是一个不允许妇女出差去其他地方工作的社区。因此,我们开始为他们带来项目。” iMerit首席执行官Radha Basu说。 人为因素 人工智能供应链公司坚持认为,他们的工作不再涉及对猫,狗和房屋等基本物体的盲目,死记硬背的标签,而是已经演变成更加专业化的任务集。 例如,iMerit员工可能会分析驾驶员的车载录像,包括面部表情和眨眼,以确定驾驶员的疲劳程度;巴苏女士说,他们已经为亚马逊的Echo扬声器培训了语音剪辑,以理解语言并分析了单个建筑物和建筑工地的卫星图像,从而为保险公司培训了风险评估算法。 iMerit在加尔各答的工人 Samasource在Bayer的一个项目上工作,该项目要求注释植物的血管横截面以检测病害细胞以保护作物,并训练空中图像算法。Janah女士解释说:“我们希望专注于机器无法轻易掌握的复杂边缘情况,在这些情况下您需要人工来提供细微差别和判断力。那就是我们增加价值的地方。” 随着AI培训市场开始爆炸式增长,使用AI的西方团体正在寻求与具有社会影响力模型的更多道德外包公司合作。“人们第一次质疑那些不为AI供应链中的工人提供生活工资的[标签]公司。作为一家公司,如果您要让这些劳动者对您的数据进行培训,则应归功于他们对这些劳动者的公平对待,”贾纳女士说。 巴苏女士说:“从长远来看,这些年轻的农村部落工人将真正改变其社区的经济能力。西方来自谷歌

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。