让更多人卷进这次AI浪潮的可能就是数据标注了，All in AI的百度拥有大量的标注业务，大部分河南标注工厂用的是百度的标注工具，干的是百度的活。开始的时候标注的利润空间可以达到60%—70%。有些企业盲目扩张，一下子招了几百人；但是陆奇离开后，百度需求减少。准确率又普遍提高至95%-96%，活难干了。这些工厂只会百度的标注工具，很难接别家的业务，因此死了一批。
现在来看标注行业是一个苦行业，“如果你和谁有仇，就劝他干标注吧。”这是标注圈有名的段子。干标注就像将水倒进一个水桶里，每拉一个框就是添一碗水。目前，谁也不知道还能添多久，只有水溢出来时，才知道。
数据是AI公司的必需品。数据对于AI模型的重要性尤为重要，AI建模没有门槛，数据才是门槛。现阶段的人工智能是简单的认知智能。分类器的构造是个数学问题，就是由数据堆起来的。或者说深度学习本质上是个数学问题，是由大量的样本空间数据反向构造分类器的系数空间的过程。
1.数据标注模型
数据标注业务的配置是一个复杂的数学模型。比如，有些任务需要串并联的工作流，并联的工作流是多人协同的工作。串联的工作流是后一个结果是基于前一个结果进行处理的，串并联的工作流需要平台来实现业务工作流的配置。比如一些NLP型的文本标注作业，需要多个人来标，最后N选一或者投票。串并联配置涉及到底层数据流的分发等。或者说更像是一个流水线作业流程。
不断地用标注后的数据去训练模型，不断调整模型参数，得到指标数值更高的模型。
数据的质量直接会影响到模型的质量，因此数据标注流程设计和监督纠错就显得异常重要。
一般来说，数据标注部分可以有三个角色：
数据标注员：标注员负责标记数据。（文本、图像、视频）
数据审核员：审核员负责审核被标记数据的质量。（抽检）
标注管理员：管理人员、发放任务、跟进流程。
只有在数据被审核员审核通过后，这批数据才能入库使用。
一般众包数据标记流程
任务分配：一般数据分配由后台自动分发，根据用户选择标注类型每次分发几条内容，标注完成后再次分发。
复核入库：一般一条任务会分配给大于三个人的基数人员完成，根据少数服从多数原则确定该条数据的最终标签。
质量验收：一般会根据用户标注总数量和入库数量计算该用户的标注质量，和计算有效标注数量，质量高的和质量低的薪酬计算方法会有差别，以此来淘汰不能完成高质量标注的人员。
数据标注类型
图像标注-线标注
根据需求标注检测对象相对应的线型位置，例如：车道线。
图像标注-边框标注
标注检测对象相对应的区域，例如：汽车/行人等各种物体。
图像标注-3D边框标注
将图像中待检测物体以立体形式标注，例如汽车检测。
图像标注-语义分隔
根据检测区域不同，将图像标注为不同的像素，例如来自汽车拍摄的图像。
图像标注-多边形标注
根据需求标注检测对象的形状，例如：标注图像中的汽车轮廓（示例图）或标记污损边界。
图像标注-点标注
根据需求标注检测对象参考点的像素坐标，或者图像中的关键点标记，如人脸。
图像标注-3D点云标注
在3D空间中，标注点云数据中指定的检测对象，如汽车、行车道等。
视频标注-跟踪标注
在视频或者连续的图像中跟踪标注检测对象，形成有ID关联的运动轨迹。
文本标注-中英文语音转写与校对
英文语音转中文文本，或中文文本转英文语音。
文本标注
实体命名，标注文本中的实体。
语音标注-客服语音标注
外呼机器人进行外呼记录语音标注呼叫成功或者失败，从而训练话术。
标注流程
需求确认：对标注任务需求确认，标注数据集准备完成，规范标注需求，指定标注模型。
人员筛选：确定标注人员及人员角色
人员培训：针对不同角色培训标注规范和标注标准
开始试标：先标注少量数据，试用标注数据，调整标注流程，使得效率最优。
正式标注：完成整体标注任务。导出数据。
最后说明：
快速、高效的进行数据标注，是机器学习和深度学习的基础，现在一些标注工具通过深度学习模型和主动学习技术，通过NLP模型来提高标注效率，集数据标注、数据管理、模型训练和模型服务于一体，使数据标注更加轻松、更高效。离AI最近的重复复杂的工作，是首先会被机器取代的。
作者：产品零感
来源微信公众号：feelingPM
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