如何提升數據標註質量，提供精細化標註數據集?丨曼孚科技

監督學習下的深度學習算法訓練十分依賴於標註數據，然而目前數據標註行業在精細化運營方面仍有諸多不足。

相關數據顯示，當下數據標註行業單次交付達標率低於50%，三次內交付達標率低於90%，遠遠不能知足AI企業的需求。​

在AI商業化落地進程加快的大背景下，低質量的標註數據集已經成爲阻礙行業發展的重要因素，如何提升標註數據質量成爲衆多數據服務提供商尋求行業突破的重點。

提升標註質量，能夠從如下幾個方面入手：

一.創建完善的人員培訓、管理體系

正如「人工智能」這四個字所言，人工智能行業歷來都是先有「人工」，後有「智能」。數據標註行業對於人力的依賴程度十分嚴重，所以標註員的素養直接影響最終產出數據的質量。

目前數據標註行業主流的項目運行方式有三種，分別是轉包、衆包與自建標註團隊。轉包與衆包模式較爲靈活，但由於對人員的不可把控性，因此很難保證交付數據的質量。

曼孚科技經過自建標註團隊，創建完善的人員培訓、管理體系，提升標註員應對不一樣標註場景的能力，可有效提升標註效率，規避沒必要要的標註質量問題。

二.創建完善的數據管理、質檢體系

數據服務企業根據行業經驗制定質量監管制度，經過貫通整個業務流程的一體化數據平臺對各個環節人員行爲和數據質量進行把控，可有效提升標註數據質量。

具體措施以下：

1.擁有實時量化的可視化管理系統

隨着AI基礎數據需求多樣化，以及複雜程度的提高，以往項目經理「人管人」的管理方式和使用單一工具應對單一需求的執行方式在質量和效率上都顯得捉襟見肘。

所以，擁有一套自主研發管理和執行一體化平臺，能在提高人機協做效率，擴大產能，靈活可變地增長標註能力以外，準確地把控每一環節的數據質量問題。

2.擁有多重追責性的全查、抽查機制

創建追責機制有助於提高數據標註員的責任感與危機意識，下降潛在犯錯的機率。

3.擁有生物識別監控能力

提升生物識別監控能力，可有效提升數據標註員的工做效率與質量，下降出錯的機率。

三.創建AI標註、AI質檢體系

若是說人工智能是加速數字化革命的發動機，那數據標註行業就在爲其生產汽油，同時這臺發動機也在反哺數據標註行業。

經過在標註過程當中引入AI進行輔助，能夠有效提升標註效率與標註質量。以曼孚科技標註平臺爲例，預標註技術加持下，標註工具會自動識別圖像中的數據，作到自動拉框、自動轉寫，標註員只須要在預標註的結果上略做修正便可。

除了在標註過程當中引入AI進行輔助之外，在質檢環節也能夠引入AI進行輔助。目前主流的質檢方式是人工質檢，可是人工質檢在準確率、成本把控和時效性方面都大有不足，尤爲在面對海量數據時，抽檢的形式並不能作到全數據覆蓋，很容易忽略或遺漏錯誤數據，下降總體數據集的質量。

而AI能夠有效避免上述問題。與人工質檢相比，AI的成本更低且能夠作到24小時無休，理論上能夠作到質檢所有數據，這是實現人力驅動向技術驅動的關鍵一步。

經過以上這些方式，能夠有效提升標註質量，爲AI行業提供更加精細化的數據集產品和高度定製化數據服務，助力AI商業化落地進程。