自研數據標註服務平臺，數據服務商科技化轉型關鍵一步丨曼孚科技

人工智能行業主要以有監督學習的模型訓練方式爲主，對於標註數據有着強依賴性需求。

數據標註是對未經處理的初級數據, 包括語音、圖片、文本、視頻等進行加工處理, 並轉換爲機器可識別信息的過程。​

原始數據通常經過數據採集得到, 隨後的數據標註至關於對數據進行加工, 而後輸送到人工智能算法和模型裏完成調用。

簡單來講，數據標註就是數據標註員藉助標註工具，對圖像、文本、語音、視頻等數據進行拉框、描點、轉寫等操做，以產出知足AI機器學習標註數據集的過程。

在這個過程當中，數據標註工具是核心，爲原始數據賦予了新的意義。目前，數據標註工具平臺化是行業發展的重要趨勢之一。所謂工欲善其事，必先利其器，一款優質的數據標註服務平臺應當具有以下特徵：

1.全流程工做流體系

狹義的數據標註是指對原始數據進行拉框、描點、轉寫等操做，但在一個完整的標註項目裏，標註過程只是項目中的一部分。

正常狀況下，一個完整的標註項目，從開始到結束要歷經項目建立、標註、審覈、質檢、數據導出等多個流程。每一個單獨流程下又能夠分爲更爲詳細的工做流。

以項目建立爲例，重新建到發佈須要完成如下環節的設置：

新建項目-上傳數據-需求管理-標註方案-團隊設置-角色權限方案-標註結果導出設置-發佈項目。

對於項目經理與項目方而言，一個完善且運行順暢的工做流體系，對於項目管理意義重大。

全流程工做流體系，能夠有效加強項目方對於項目總體的把控，規避無心義的額外工做成本，成倍提高項目運行效率。

2.可視化數據管理

從角色配置角度來看，數據標註平臺的使用者大體能夠分爲標註員、審覈員、質檢員、管理員(項目經理、甲方表明)等。

不一樣的角色擁有不一樣的權限，同時也對應不一樣的工做內容。以標註員爲例，標註員的工做就是基礎的標註，因此其比較關心的是數據完成量、數據駁回量、數據合格量，由於這些事關自身的收入。

而項目經理關心的內容就比較多了，好比項目的完成量、剩餘量、數據質量、角色權限分配、項目工期等等。

一我的的精力老是有限的，當接觸到的數據越多，遺漏數據、出問題的機率就會越大，因此平臺數據可視化就顯得尤其重要。

經過對不一樣角色的相關數據進行自動化整理分析，生成專屬角色的個性化數據分析統計，簡練直觀展示核心重要數據，幫助不一樣角色快速掌握項目運行狀況，不只有效縮短了解項目所須要的時間，同時也能夠規避諸多錯誤問題的發生。

3.AI技術加持

數據標註爲AI行業的發展提供數據支持，AI技術也會反哺數據標註行業的提高。

在數據處理環節，以語音轉寫爲例，標註員須要聆聽每一個詞語的發音，進行判斷並轉寫，這對標註員在長時間多任務下的專一力有着極高要求。經過在標註環節引入AI預標註技術，平臺自己會自動識別轉寫語音內容，標註員只須要在預標註的結果上略微修正便可。

除了在標註環節引入AI技術，審覈與質檢環節AI一樣能夠發揮重要做用。AI技術的加持，不只能夠大幅減輕人力成本，並且能夠成倍提高效率，實現更少的人完成更多的任務。

隨着數據標註行業業務需求的多樣化以及複雜度的提高，以往功能單一的標註工具在能力和效率上愈發顯得捉襟見肘，不只制約了產能的提高，還會由於擴大規模而陷入邊際效益低的漩渦，爲企業的經營增長了不少不肯定的因素。

所以，擁有一套貫穿數據標註各環節，而且能對項目進行全流程管理的一站式數據標註服務平臺，能夠助力企業更好地提高效率，靈活適配標註需求，並準確把控數據安全與質量，爲AI行業提供更多、更高質量的標註數據集，助力提速AI商業化落地進程。