找數據標注需要避哪些坑

❶ 自研數據標注平台的難點在哪裡

1. 技術能力。基於SaaS模式的數據標注平台對技術的要求度很高，尤其在AI預標注能力上，對於企業的演算法研發能力同樣要求很高。

2. 成本因素。數據標注平台的研發周期較長，投入的成本較多，很多企業承受不起。

3. 需求因素。目前絕大部分數據服務供應商使用的都是開源工具，或者在開源工具上修改的標注工具，這種工具雖然效率差，也無法完成某些標注項目，但是可以滿足基本標注要求，對於自研標注平台的意願度並不高。
   

❷ 數據標注是騙局嗎

說數據標注員是騙局的原因是誘導標注人員繳納一些費用，然後公司會以各種理由考核不通過，從而讓數據標注人員無法進入項目從而進行騙人。

有的公司以項目多為由，大量的招數據標注人員，這個時候公司就會誘導標注人員繳納一些費用，說為了長期穩定的合作，但是必須考核合格之後才可以跟進項目，交完錢之後，公司會以各種理由考核不通過，從而讓數據標注人員無法進入項目，這就是數據標注人員進入了公司騙局。

那麼，數據標注員有哪些坑呢?首先數據標注不是隨時都有的，但是根據項目的長短來決定的，數據標注員在開始的時候都會進行培訓，所以有的時候項目沒有了，標注員就沒有什麼用了。

但是如果項目比較長的話，標注的難度也會增高，還有就是標注員，如果標錯了的話，項目負責人會讓你返工，重新標注。

防止進入騙局的方法：

1，戒除貪婪，勿信，天上掉餡餅。

不要聽信陌生人的花言巧語，貪圖優惠和方便，辦理業務要到正規的營業廳。同學們切勿貪小便宜，遇到上門推銷不要輕易購買；化妝品、洗發水、運動鞋或筆記本電腦等物品，騙子極有可能採用偽劣產品或以數量短缺等方式進行詐騙。

防止銀行卡詐騙、網上詐騙、電話詐騙，不要相信未經核實的退學費、中獎、捐助等信息、電話，不要貪圖小利以免上當受騙。

2，提高警惕，勿信不明證件物。

一些犯罪分子為了博取同學的信任，會提供偽造的證件，如學生證、身份證，所以同學們一定要仔細辨別真偽，防止上當受騙。

❸ 數據標注過程中遇到的最大難點是什麼如何解決

最大的問題是：「如何在保證標注質量的同時，大幅提高標注效率」。
可以通過加強標注員培訓、使用高效率的標注工具、加強質檢來解決這個問題。

❹ 數據標注怎麼做 如何做好數據標注

1、梳理標注數據類型，目前常見的數據的類型包括圖片、文字、音頻和視頻，對於不同類型的數據，標注方法不同，相關數據標注服務商報價也不同。
2、明確數據標注方向，對於不同行業，數據標注需求不同。常見的標注方向包括語義分割、3D點雲、文字轉寫、音頻轉寫、自然語義處理、目標追蹤。不同的方向，方式及需求不一樣，針對圖片類，常見標注為2D拉框、多邊形拉框，對於智能駕駛行業，可能標注方向更多為車道線、語義分割等。
3、評估標注方式，對於較少量或簡單的圖片等形式，一般會選擇自行標注，常見的圖片標注工具如
LabelImg，該工具可在Windows及Mac上安裝使用。但如果遇到大批量圖片標注，或音視頻數據標注，LabeIImg就無法滿足需求，需要需求外部服務商。
4、篩選外部標注服務商，目前國內在數據服務質量參差不齊，可通過標准予以篩選，避免後期服務質量不過關，導致重新標注。篩選標准：豐富的企業服務經驗，優秀的標注平台或工具，具備相應的數據安全措施，穩定的數據服務團隊。

❺ 我和數據標注的那些事兒

「最近在知乎上面看到很多有關「數據標注怎麼樣」、「有發展前景嗎」、「值得學嗎」諸如此類的問題，我想用幾句話概述可能會比較抽象，下面用親身經歷告訴大家我眼中的數據標注。」

        接觸數據標注行業已有一年半，最初是從數據標注員開始做起的。

        那麼數據標注員是做什麼的？

        2017年畢業的我，沒有什麼經驗、沒有什麼技術、沒有什麼人脈，做過服務員、去過工地、做過銷售，由於工作不順以及種種壓力與困難來襲，我准備放棄想要干一番事業的心，想著回家繼承財產的時候（當然家裡也沒礦，哈哈哈），我的一個朋友聯系了我，介紹了一家大數據公司。

        2018年3月，我抱著試一試的心態，參加了面試。最初對於大數據沒什麼概念，僅僅知道些皮毛，後面經過了解與學習，發覺內心想找的就是這樣一份工作。這是一家初創企業，公司剛裝修完成，我上班的第一天參與了一些清潔工作，也幫忙辦理相關證明。在第三天的時候，開始正式工作，即數據標注。開始的標注任務不難但也不乏枯燥，是標注箱子，這對於本身具有藝術功底的我來說簡直是如魚得水，加之工作態度比較積極認真，很快適應了這種工作內容。本以為自己作為公司的第一個員工會贏在起跑線上，當上同批標注員的小組長（質檢員），但最終由於不可抗因素而事與願違。盡管如此，這並沒有影響我對工作的態度，反而成了一種動力，我變的更積極、熱情。

        很多朋友都問我，工資不高，幹活又辛苦，為什麼還要繼續呢？我從未正面回答這個問題，但內心仍然堅信不移，因為只有你相信，才會成功。

        轉眼間已過去3個月，期間雖然不是表現最好的那個，但可以稱得上最有激情的。6月份，正值炎夏與畢業季，不得不感慨一下，這畢業季就如同離職季。我並肩作戰的同事們，同時也是我的學妹們，她們之中大部分選擇了離職。唯獨留下了表現最好的小組長（也是我學妹），這一次的人員變動也導致了我調到了另外一個項目-汽車破損鑒定（車險行業的AI應用領域）。這段經歷真是不同尋常，因為那時是公司人員最多的時候也是人員最不穩定的時候，大概每個人都有自己不同的理想和職業規劃，我見證了許多人的進進出出，而我能做的就是讓更多的人知道數據標注行業、了解我們的企業。

        到了七月，我再次回到之前的項目團隊，雖說很久沒有接觸了，但我狀態進入的很快。初創型公司，沒有那麼多規則，也沒有隻做一人份工作之談。每個人都在為一個共同目標而努力奮斗。截止2018年7月中旬，這份工作充實了我的內心，真是一段時間飽和且快樂的時光啊。

        我所在的企業—覺醒向量。這是一個默默無聞、專注於解決行業痛點的企業。同時也是一個年輕朝氣、積極向上的大家庭。

❻ 數據挖掘中最易栽的10個大坑

數據挖掘中最易栽的10個大坑
按照Elder博士的總結，這10大易犯錯誤包括：
0. 缺乏數據（Lack Data）
1. 太關注訓練（Focus on Training）
2. 只依賴一項技術（Rely on One Technique）
3. 提錯了問題（Ask the Wrong Question）
4. 只靠數據來說話（Listen (only) to the Data）
5. 使用了未來的信息（Accept Leaks from the Future）
6. 拋棄了不該忽略的案例（Discount Pesky Cases）
7. 輕信預測（Extrapolate）
8. 試圖回答所有問題（Answer Every Inquiry）
9. 隨便地進行抽樣（Sample Casually）
10. 太相信最佳模型（Believe the Best Model）
0. 缺乏數據（Lack Data）
對於分類問題或預估問題來說，常常缺乏准確標注的案例。
例如：
－欺詐偵測（Fraud Detection）：在上百萬的交易中，可能只有屈指可數的欺詐交易，還有很多的欺詐交易沒有被正確標注出來，這就需要在建模前花費大量人力來修正。
－信用評分（Credit Scoring）：需要對潛在的高風險客戶進行長期跟蹤（比如兩年），從而積累足夠的評分樣本。
1. 太關注訓練（Focus on Training）
IDMer：就象體育訓練中越來越注重實戰訓練，因為單純的封閉式訓練常常會訓練時狀態神勇，比賽時一塌糊塗。
實際上，只有樣本外數據上的模型評分結果才真正有用！（否則的話，直接用參照表好了！）
例如：
－癌症檢測（Cancer detection）：MD Anderson的醫生和研究人員（1993）使用神經網路來進行癌症檢測，驚奇地發現，訓練時間越長（從幾天延長至數周），對訓練集的性能改善非常輕微，但在測試集上的性能卻明顯下降。
－機器學習或計算機科學研究者常常試圖讓模型在已知數據上表現最優，這樣做的結果通常會導致過度擬合（overfit）。
解決方法：
解決這個問題的典型方法是重抽樣（Re-Sampling）。重抽樣技術包括：bootstrap、cross-validation、jackknife、leave-one-out…等等。
2. 只依賴一項技術（Rely on One Technique）
IDMer：這個錯誤和第10種錯誤有相通之處，請同時參照其解決方法。沒有對比也就沒有所謂的好壞，辯證法的思想在此體現無遺。
「當小孩子手拿一把錘子時，整個世界看起來就是一枚釘子。」要想讓工作盡善盡美，就需要一套完整的工具箱。
不要簡單地信賴你用單個方法分析的結果，至少要和傳統方法（比如線性回歸或線性判別分析）做個比較。
研究結果：按照《神經網路》期刊的統計，在過去3年來，只有1/6的文章中做到了上述兩點。也就是說，在獨立於訓練樣本之外的測試集上進行了開集測試，並與其它廣泛採用的方法進行了對比。
解決方法：
使用一系列好的工具和方法。（每種工具或方法可能最多帶來5%~10%的改進）。
3. 提錯了問題（Ask the Wrong Question）
IDMer：一般在分類演算法中都會給出分類精度作為衡量模型好壞的標准，但在實際項目中我們卻幾乎不看這個指標。為什麼？因為那不是我們關注的目標。
a)項目的目標：一定要鎖定正確的目標
例如：
欺詐偵測（關注的是正例！）（Shannon實驗室在國際長途電話上的分析）：不要試圖在一般的通話中把欺詐和非欺詐行為分類出來，重點應放在如何描述正常通話的特徵，然後據此發現異常通話行為。
b)模型的目標：讓計算機去做你希望它做的事
大多數研究人員會沉迷於模型的收斂性來盡量降低誤差，這樣讓他們可以獲得數學上的美感。但更應該讓計算機做的事情應該是如何改善業務，而不是僅僅側重模型計算上的精度。
4. 只靠數據來說話（Listen (only) to the Data）
IDMer：「讓數據說話」沒有錯，關鍵是還要記得另一句話：兼聽則明，偏聽則暗！如果數據＋工具就可以解決問題的話，還要人做什麼呢？
4a.投機取巧的數據：數據本身只能幫助分析人員找到什麼是顯著的結果，但它並不能告訴你結果是對還是錯。
4b.經過設計的實驗：某些實驗設計中摻雜了人為的成分，這樣的實驗結果也常常不可信。
5. 使用了未來的信息（Accept Leaks from the Future）
IDMer：看似不可能，卻是實際中很容易犯的錯誤，特別是你面對成千上萬個變數的時候。認真、仔細、有條理是數據挖掘人員的基本要求。
預報（Forecast）示例：預報芝加哥銀行在某天的利率，使用神經網路建模，模型的准確率達到95%。但在模型中卻使用了該天的利率作為輸入變數。
金融業中的預報示例：使用3日的移動平均來預報，但卻把移動平均的中點設在今天。
解決方法：
要仔細查看那些讓結果表現得異常好的變數，這些變數有可能是不應該使用，或者不應該直接使用的。
給數據加上時間戳，避免被誤用。
6. 拋棄了不該忽略的案例（Discount Pesky Cases）
IDMer：到底是「寧為雞頭，不為鳳尾」，還是「大隱隱於市，小隱隱於野」？不同的人生態度可以有同樣精彩的人生，不同的數據也可能蘊含同樣重要的價值。
異常值可能會導致錯誤的結果（比如價格中的小數點標錯了），但也可能是問題的答案（比如臭氧洞）。所以需要仔細檢查這些異常。
研究中最讓激動的話語不是「啊哈！」，而是「這就有點奇怪了……」
數據中的不一致性有可能會是解決問題的線索，深挖下去也許可以解決一個大的業務問題。
例如：
在直郵營銷中，在對家庭地址的合並和清洗過程中發現的數據不一致，反而可能是新的營銷機會。
解決方法：
可視化可以幫助你分析大量的假設是否成立。
7. 輕信預測（Extrapolate）
IDMer：依然是辯證法中的觀點，事物都是不斷發展變化的。
人們常常在經驗不多的時候輕易得出一些結論。
即便發現了一些反例，人們也不太願意放棄原先的想法。
維度咒語：在低維度上的直覺，放在高維度空間中，常常是毫無意義的。
解決方法：
進化論。沒有正確的結論，只有越來越准確的結論。
8. 試圖回答所有問題（Answer Every Inquiry）
IDMer：有點像我爬山時鼓勵自己的一句話「我不知道什麼時候能登上山峰，但我知道爬一步就離終點近一步。」
「不知道」是一種有意義的模型結果。
模型也許無法100%准確回答問題，但至少可以幫我們估計出現某種結果的可能性。
9. 隨便地進行抽樣（Sample Casually）
9a 降低抽樣水平。例如，MD直郵公司進行響應預測分析，但發現數據集中的不響應客戶佔比太高（總共一百萬直郵客戶，其中超過99%的人未對營銷做出響應）。於是建模人員做了如下抽樣：把所有響應者放入樣本集，然後在所有不響應者中進行系統抽樣，即每隔10人抽一個放入樣本集，直到樣本集達到10萬人。但模型居然得出如下規則：凡是居住在Ketchikan、Wrangell和Ward Cove Alaska的人都會響應營銷。這顯然是有問題的結論。（問題就出在這種抽樣方法上，因為原始數據集已經按照郵政編碼排序，上面這三個地區中不響應者未能被抽取到樣本集中，故此得出了這種結論）。
解決方法：「喝前搖一搖！」先打亂原始數據集中的順序，從而保證抽樣的隨機性。
9b 提高抽樣水平。例如，在信用評分中，因為違約客戶的佔比一般都非常低，所以在建模時常常會人為調高違約客戶的佔比（比如把這些違約客戶的權重提高5倍）。建模中發現，隨著模型越來越復雜，判別違約客戶的准確率也越來越高，但對正常客戶的誤判率也隨之升高。（問題出在數據集的劃分上。在把原始數據集劃分為訓練集和測試集時，原始數據集中違約客戶的權重已經被提高過了）
解決方法：先進行數據集劃分，然後再提高訓練集中違約客戶的權重。
10. 太相信最佳模型（Believe the Best Model）
IDMer：還是那句老話－「沒有最好，只有更好！」
可解釋性並不一定總是必要的。看起來並不完全正確或者可以解釋的模型，有時也會有用。
「最佳」模型中使用的一些變數，會分散人們太多的注意力。（不可解釋性有時也是一個優點）
一般來說，很多變數看起來彼此都很相似，而最佳模型的結構看上去也千差萬別，無跡可循。但需注意的是，結構上相似並不意味著功能上也相似。
解決方法：把多個模型集裝起來可能會帶來更好更穩定的結果。

❼ 數據標注行業的發展面臨哪些挑戰

01.不同的行業、不同的業務場景對數據標注的需求存在一定的差異性,現有的標注任務還不夠細化, 缺乏定製化標注能力。

數據標注的應用場景十分廣泛，具體來說有自動駕駛、智慧安防、新零售、AI教育、工業機器人、智慧農業等領域。

不同的應用場景對應不同的標注需求，比如自動駕駛領域主要涉及行人識別、車輛識別、紅綠燈識別、道路識別等內容，而智慧安防領域則主要涉及面部識別、人臉探測、視覺搜索、人臉關鍵信息點提取以及車牌識別等內容，這對數據服務供應商的定製化標注能力提出了新的挑戰。

02.標注效率與數據質量均較低，且欠缺人機協作能力。

數據標注行業的特殊性決定了其對於人力的高依賴性，目前主流的標注方法是標注員根據標注需求, 藉助相關工具在數據上完成諸如分類、畫框、注釋和標記等工作。

由於標注員能力素質的參差不齊以及標注工具功能的不完善，數據服務供應商在標注效率以及數據質量上，均有所欠缺。

此外，目前很多數據服務供應商忽視或完全不具備人機協作能力，並沒有意識到AI對於數據標注行業的反哺作用。

以曼孚科技標注業務為例，通過在標注過程中引入AI預標注以及在質檢過程中引入AI質檢，不僅可以有效提高標注效率，同時也可以極大提升標注數據集的准確度。

03.品牌數據標注服務提供商依賴眾包、轉包模式，造成標注結果質量的層次不齊。

現階段,數據標注主要依靠人力來完成,人力成本占據數據標注服務企業總成本的絕大部分。因此很多品牌數據服務供應商都放棄自建標注團隊，轉而通過分包、轉包的模式完成標注業務。

與自建標注團隊相比，眾包與轉包的方式，成本較低且比較靈活，但是與自建標注團隊相比，這兩種模式信息鏈過長，且質量難以把控，從長遠角度來看，自建標注團隊更加符合行業發展的需求。

04.基於眾包、轉包模式下的數據標注任務會造成用戶數據缺乏安全性, 並面臨隱私泄露的風險。

一些特殊行業的需求方，比如金融機構和政府部門格外注重標注數據的安全性, 但是一些數據標注企業出於成本方面的考慮，會將這些敏感的數據分發、轉包給其他服務商或者個人，這就帶來了巨大的潛在數據泄露風險。如何建立一套完善的數據安全防護機制就成為當下諸多數據服務供應商需要著重考量的因素。

❽ 如何保證數據標注的高質量

可以從三方面著手：

1.提升標注員素質

目前的數據標注行業仍然是勞動密集型行業，人力在其中扮演者著至關重要的角色。

2.規范標注流程

規范標注流程，建立實時篩查體系。

3.使用高質量的標注工具

AI預標注技術可以在很大程度上避免純人工標注過程中出現的各種問題，提升標注效率與准確率。

❾ 數據標注員騙局，為什麼這么多人上當受騙

數據標注員騙局是因為價格低，項目不穩定。

數據標注不是隨時都有的，是根據項目的長短來決定的，數據標注員在開始的時候都會進行培訓，所以有的時候項目沒有了，標注員就沒有什麼用了。

有相當大一部分數據標注員是兼職人員的、或者是中小數據標注工作室的員工，或者數據標注加盟的公司員工。

這些人員他們多數接到的項目已經是二手甚至三手的項目本來，不但價格很低，而且質量要求很高。

數據標注員：

數據標注員就是使用自動化的工具從互聯網上抓取、收集數據包括文本、圖片、語音等等，然後對抓取的數據進行整理與標注。相當於互聯網上的「專職編輯」。

這個崗位的工作任務簡單，沒什麼技術含量。工資基本也不高，大部分3000-4000元。