自研数据标注服务平台,数据服务商科技化转型关键一步丨曼孚科技

人工智能行业主要以有监督学习的模型训练方式为主,对于标注数据有着强依赖性需求。

数据标注是对未经处理的初级数据, 包括语音、图片、文本、视频等进行加工处理, 并转换为机器可识别o g G S g ~ U信息的过程。​

原始数据一般通过数据采集获得, 随后的数据标注相当f 3 Q } | J于对数据进行加工, 然后输送到人工智能算法和模型里完成调用。

简单来说,数据标注就是数据标注员借助标注工具,对图像、文本、语音、视频等数据进行拉框、描点、转写等操作,以产出满足AI机器学习标注数据集的过程。

在这个过程中,数据标注工具是核心,为原始数据赋予了新的意义。目前,数据标注工具平台化是行业发展的重要趋势之一j & Z , v 0。所谓工K . p欲善其事,必先利其器,一款优质的数据标注服务平台应当具备如下特征:

1.全流程工作流体系

狭义的数据标注是指对原始数据进行拉框、描点、转写等操作,但在一个完整的标注项目里,标注过程只是项目0 a i E W中的一部分。

正常情况q t D W b 6 V下,一个完整的标注9 X @ D ^ @ ( 9项目,从开始到结束要历经项目创建、标注、审核、质检、数据导出等多个流程。每个单独流程下又可以分为更为详细的工作流。

以项目创建为例,从新建到发布需K o %要完成以下环节的设置:

新建项目-上传数据-需求管理-标注方案-团队设置-角色权限方案-标注结果v J )导出设置-发布项目。

对于项目经理与项目方而言,一个完善且运行顺畅的工作流体系,对于项目管理意义重大。

全流程工作流体系,可以有效增强项目方对于项目整体的把控,规避无意义的额外工作成本,成倍提( r w G ] u 4 { b升项目运行效率。

2.可视化数据管理

从角色配置角度来看,数据标注平台的使用d H . ?者大致可以分为标注员、审核员、质检员、管理员(项目经理、甲方代表)等。

不同的角色拥有不同的权限,同时也对应不同的工作内容。以标注员为例,标注员的工作就是基础的标注,所以其比较关心的是数据完成量、数据驳回量、数据合格量,因为这些事关自身的R p s收入。

而项目经理关心的内容就比较多了,比如项目的完成量、剩余量、数据质量、角色权限分配、项目工期等等。

一个人的精@ | q a力总是有限的,当接触到的数据越多,遗漏数据、出问题的概率就会越大,所以平台数据可视化就显得尤为重要。

通过对不同角色的相关数据进行自动化整理分析,生成专属角色的个性化数据分析统计,简练直观展7 u s 0 I t ] I现核心重要数据,帮助不同角色快速掌握项目运行情况,不仅有效缩短了解项目所需要的时间,同时也可以规避诸多d K I =错误问题的发生。

3.AI技术加持 n 9 [ y m

数据标注为AI行业的发展提供数据支Q X J ^ X 4 q l持,AI技术也会反哺数据标注行业的提升。

数据处理环节,以语音转写为例,标注员需要聆听每个词语的发音,进行判断并转写,这对标注员在长时间多任务下的专注力有着极高要求。通过在标注环节引入AI预标注技术,平台本身会自动识e 4 x w 3 C m别转写语音内容,标注员只需要在预标注的结果上略微修正即可。

除了在标注环节引入AI技术,审核与质检环节AI同样可以发挥重要作用。AI技术的加持,不仅可以大幅减轻人力成本,而且可以成倍提升效率,实现更少的人完成更多的任务。

随着数据标注行业业务需求的多样化以及复杂度的提升,以往功能单一的标注工具在能力和效率上@ b : A = X ! u愈发显得捉襟见肘,不仅制约了产能的提升,还会因为扩大规模而陷入边际效益低的漩涡,为企业的经营增加了很多d S ) 2 n C不确定的因素。

因此,拥有一套贯穿数据标U ! ! ] # ( m注各环节,并且能对项目进行全流程管理的一站式数据标注服务平台,可以助力企业更好地提升效率,灵活适配标注需求,并准确把控数据安全与质量,为AI行业提供更多、更高质量的标注数据集,助力提速AI商业化落地进程。