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

        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

        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

        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

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

        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

     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

                     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

    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

    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

　　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

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。 　　

    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、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

        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

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