广州人工智能数据标注外包模式

一旦需求公司要调整原有标注需求，兼职人员流动性大，无法给与需求公司灵活服务。意识到自身的缺点，近年来一些众包平台也开始对入驻的数据标注团队进行测评，以及采取末尾淘汰等措施，提升平台整体的竞争能力。两极分化下的工厂结构市场还衍生出了这样的现象：大公司很少去对接短期且数据量较少的项目，小的公司可以承接这样的项目但是有大批量数据任务到来时，数据标注能力又会显得捉襟见肘。如果你时间充裕完全可以作为副业做做兼职赚些外快。正规靠谱的数据标注外包公司能签订正规的项目劳务合同。广州人工智能数据标注外包模式

常见的数据标注类型：1、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。应用：人脸识别、骨骼识别。2、标注数据审核，对标注数据质量把好关，如文件格式、标注贴合度、目标物体准确等。只有将合格的数据输送给业务部门，才能产生相应的价值。数据标注人员需要对不同的目标标记物用不同的颜色进行轮廓标记，然后对相应的轮廓打标签，用标签来概述轮廓内的内容。以便让模型能够识别图像的不同标记物。人脸多点数据标注外包合同常见的数据标注类型：标注数据审核。

如何提高数据标注质量？建立完善的数据管理、质检体系，数据服务企业根据行业经验制定质量监管制度，通过贯通整个业务流程的一体化数据平台对各个环节人员行为和数据质量进行把控，可有效提高标注数据质量。具体措施如下：拥有实时量化的可视化管理系统，随着基础数据需求多样化，以及复杂程度的提升，以往项目经理“人管人”的管理方式和使用单一工具应对单一需求的执行方式在质量和效率上都显得捉襟见肘。因此，拥有一套自主研发管理和执行一体化平台，能在提升人机协作效率，扩大产能，灵活可变地增加标注能力之外，准确地把控每一环节的数据质量问题。

你竟然不知道这些数据标注外包的优势？数据标注外包的优势：高质量，训练数据的准确性和质量度是机器学习项目成功的关键。无论项目资金多么丰厚，项目成功与否取决于标注数据的质量。外包数据标注的一个巨大优势是，一个经验丰富的数据标注供应商拥有技能娴熟、经验丰富的**团队把关，比起利用内部团队，外包公司交付的数据质量更高。他们深谙指导方针，能够使用专门为数据标注构建的智能标注工具，而且处理大量数据对他们而言已经司空见惯。数据标注外包确保客户的项目在期限内完成。

数据标注公司随着发展如火如荼的人工智能行业也发展起来。为了适应人工智能公司对数据标注不同程度的需求，当前，我国数据标注行业的市场结构也分化为了几种。较早开始兴起的是众包结构，在众包平台上，一端对接需求公司，一端对接大量有空余时间的志愿者（兼职人员）。众包结构的优点是可以组织社会上的大量兼职人员进行标注，节省公司的运营成本，但缺点也很明显，就是众多分散的兼职人员之间合力完成一个大型标注任务，他们的专业背景和工作能力参差不齐，沟通成本高昂，数据保密也相对困难。数据标注是把需要机器识别和分辨的数据贴上标签，然后让计算机不断地学习这些数据的特征。人工数据标注外包服务

内部资源丰富的标注团队可能缺少大量数据所需的安全性保障和储存数据的能力而无法应对项目需求的变化。广州人工智能数据标注外包模式

数据标注的几种形式，大厂自营标注公司/平台/代理商，这种相对应该是较舒服的，背后有大厂撑腰，项目大部分也是做内部项目，项目风险低，人员费用有可能也有保障。目前这种情况的还是挺多的，大厂成立全资子公司的数据处理基地。但对于大厂来讲成本相对要高，而且会出现资源浪费的情况。标注平台这今年开年如雨后春笋般都纷纷出现在公众视野，表现形式较直接的就是百度搜索的时候明显增多了而且有很多用了百度的竞价排名，其中不乏一些大厂的内部平台对外运营了，也有一些标注公司自己做的标注平台。广州人工智能数据标注外包模式

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