找数据标注需要避哪些坑

❶ 自研数据标注平台的难点在哪里

1. 技术能力。基于SaaS模式的数据标注平台对技术的要求度很高，尤其在AI预标注能力上，对于企业的算法研发能力同样要求很高。

2. 成本因素。数据标注平台的研发周期较长，投入的成本较多，很多企业承受不起。

3. 需求因素。目前绝大部分数据服务供应商使用的都是开源工具，或者在开源工具上修改的标注工具，这种工具虽然效率差，也无法完成某些标注项目，但是可以满足基本标注要求，对于自研标注平台的意愿度并不高。
   

❷ 数据标注是骗局吗

说数据标注员是骗局的原因是诱导标注人员缴纳一些费用，然后公司会以各种理由考核不通过，从而让数据标注人员无法进入项目从而进行骗人。

有的公司以项目多为由，大量的招数据标注人员，这个时候公司就会诱导标注人员缴纳一些费用，说为了长期稳定的合作，但是必须考核合格之后才可以跟进项目，交完钱之后，公司会以各种理由考核不通过，从而让数据标注人员无法进入项目，这就是数据标注人员进入了公司骗局。

那么，数据标注员有哪些坑呢?首先数据标注不是随时都有的，但是根据项目的长短来决定的，数据标注员在开始的时候都会进行培训，所以有的时候项目没有了，标注员就没有什么用了。

但是如果项目比较长的话，标注的难度也会增高，还有就是标注员，如果标错了的话，项目负责人会让你返工，重新标注。

防止进入骗局的方法：

1，戒除贪婪，勿信，天上掉馅饼。

不要听信陌生人的花言巧语，贪图优惠和方便，办理业务要到正规的营业厅。同学们切勿贪小便宜，遇到上门推销不要轻易购买；化妆品、洗发水、运动鞋或笔记本电脑等物品，骗子极有可能采用伪劣产品或以数量短缺等方式进行诈骗。

防止银行卡诈骗、网上诈骗、电话诈骗，不要相信未经核实的退学费、中奖、捐助等信息、电话，不要贪图小利以免上当受骗。

2，提高警惕，勿信不明证件物。

一些犯罪分子为了博取同学的信任，会提供伪造的证件，如学生证、身份证，所以同学们一定要仔细辨别真伪，防止上当受骗。

❸ 数据标注过程中遇到的最大难点是什么如何解决

最大的问题是：“如何在保证标注质量的同时，大幅提高标注效率”。
可以通过加强标注员培训、使用高效率的标注工具、加强质检来解决这个问题。

❹ 数据标注怎么做 如何做好数据标注

1、梳理标注数据类型，目前常见的数据的类型包括图片、文字、音频和视频，对于不同类型的数据，标注方法不同，相关数据标注服务商报价也不同。
2、明确数据标注方向，对于不同行业，数据标注需求不同。常见的标注方向包括语义分割、3D点云、文字转写、音频转写、自然语义处理、目标追踪。不同的方向，方式及需求不一样，针对图片类，常见标注为2D拉框、多边形拉框，对于智能驾驶行业，可能标注方向更多为车道线、语义分割等。
3、评估标注方式，对于较少量或简单的图片等形式，一般会选择自行标注，常见的图片标注工具如
LabelImg，该工具可在Windows及Mac上安装使用。但如果遇到大批量图片标注，或音视频数据标注，LabeIImg就无法满足需求，需要需求外部服务商。
4、筛选外部标注服务商，目前国内在数据服务质量参差不齐，可通过标准予以筛选，避免后期服务质量不过关，导致重新标注。筛选标准：丰富的企业服务经验，优秀的标注平台或工具，具备相应的数据安全措施，稳定的数据服务团队。

❺ 我和数据标注的那些事儿

“最近在知乎上面看到很多有关“数据标注怎么样”、“有发展前景吗”、“值得学吗”诸如此类的问题，我想用几句话概述可能会比较抽象，下面用亲身经历告诉大家我眼中的数据标注。”

        接触数据标注行业已有一年半，最初是从数据标注员开始做起的。

        那么数据标注员是做什么的？

        2017年毕业的我，没有什么经验、没有什么技术、没有什么人脉，做过服务员、去过工地、做过销售，由于工作不顺以及种种压力与困难来袭，我准备放弃想要干一番事业的心，想着回家继承财产的时候（当然家里也没矿，哈哈哈），我的一个朋友联系了我，介绍了一家大数据公司。

        2018年3月，我抱着试一试的心态，参加了面试。最初对于大数据没什么概念，仅仅知道些皮毛，后面经过了解与学习，发觉内心想找的就是这样一份工作。这是一家初创企业，公司刚装修完成，我上班的第一天参与了一些清洁工作，也帮忙办理相关证明。在第三天的时候，开始正式工作，即数据标注。开始的标注任务不难但也不乏枯燥，是标注箱子，这对于本身具有艺术功底的我来说简直是如鱼得水，加之工作态度比较积极认真，很快适应了这种工作内容。本以为自己作为公司的第一个员工会赢在起跑线上，当上同批标注员的小组长（质检员），但最终由于不可抗因素而事与愿违。尽管如此，这并没有影响我对工作的态度，反而成了一种动力，我变的更积极、热情。

        很多朋友都问我，工资不高，干活又辛苦，为什么还要继续呢？我从未正面回答这个问题，但内心仍然坚信不移，因为只有你相信，才会成功。

        转眼间已过去3个月，期间虽然不是表现最好的那个，但可以称得上最有激情的。6月份，正值炎夏与毕业季，不得不感慨一下，这毕业季就如同离职季。我并肩作战的同事们，同时也是我的学妹们，她们之中大部分选择了离职。唯独留下了表现最好的小组长（也是我学妹），这一次的人员变动也导致了我调到了另外一个项目-汽车破损鉴定（车险行业的AI应用领域）。这段经历真是不同寻常，因为那时是公司人员最多的时候也是人员最不稳定的时候，大概每个人都有自己不同的理想和职业规划，我见证了许多人的进进出出，而我能做的就是让更多的人知道数据标注行业、了解我们的企业。

        到了七月，我再次回到之前的项目团队，虽说很久没有接触了，但我状态进入的很快。初创型公司，没有那么多规则，也没有只做一人份工作之谈。每个人都在为一个共同目标而努力奋斗。截止2018年7月中旬，这份工作充实了我的内心，真是一段时间饱和且快乐的时光啊。

        我所在的企业—觉醒向量。这是一个默默无闻、专注于解决行业痛点的企业。同时也是一个年轻朝气、积极向上的大家庭。

❻ 数据挖掘中最易栽的10个大坑

数据挖掘中最易栽的10个大坑
按照Elder博士的总结，这10大易犯错误包括：
0. 缺乏数据（Lack Data）
1. 太关注训练（Focus on Training）
2. 只依赖一项技术（Rely on One Technique）
3. 提错了问题（Ask the Wrong Question）
4. 只靠数据来说话（Listen (only) to the Data）
5. 使用了未来的信息（Accept Leaks from the Future）
6. 抛弃了不该忽略的案例（Discount Pesky Cases）
7. 轻信预测（Extrapolate）
8. 试图回答所有问题（Answer Every Inquiry）
9. 随便地进行抽样（Sample Casually）
10. 太相信最佳模型（Believe the Best Model）
0. 缺乏数据（Lack Data）
对于分类问题或预估问题来说，常常缺乏准确标注的案例。
例如：
－欺诈侦测（Fraud Detection）：在上百万的交易中，可能只有屈指可数的欺诈交易，还有很多的欺诈交易没有被正确标注出来，这就需要在建模前花费大量人力来修正。
－信用评分（Credit Scoring）：需要对潜在的高风险客户进行长期跟踪（比如两年），从而积累足够的评分样本。
1. 太关注训练（Focus on Training）
IDMer：就象体育训练中越来越注重实战训练，因为单纯的封闭式训练常常会训练时状态神勇，比赛时一塌糊涂。
实际上，只有样本外数据上的模型评分结果才真正有用！（否则的话，直接用参照表好了！）
例如：
－癌症检测（Cancer detection）：MD Anderson的医生和研究人员（1993）使用神经网络来进行癌症检测，惊奇地发现，训练时间越长（从几天延长至数周），对训练集的性能改善非常轻微，但在测试集上的性能却明显下降。
－机器学习或计算机科学研究者常常试图让模型在已知数据上表现最优，这样做的结果通常会导致过度拟合（overfit）。
解决方法：
解决这个问题的典型方法是重抽样（Re-Sampling）。重抽样技术包括：bootstrap、cross-validation、jackknife、leave-one-out…等等。
2. 只依赖一项技术（Rely on One Technique）
IDMer：这个错误和第10种错误有相通之处，请同时参照其解决方法。没有对比也就没有所谓的好坏，辩证法的思想在此体现无遗。
“当小孩子手拿一把锤子时，整个世界看起来就是一枚钉子。”要想让工作尽善尽美，就需要一套完整的工具箱。
不要简单地信赖你用单个方法分析的结果，至少要和传统方法（比如线性回归或线性判别分析）做个比较。
研究结果：按照《神经网络》期刊的统计，在过去3年来，只有1/6的文章中做到了上述两点。也就是说，在独立于训练样本之外的测试集上进行了开集测试，并与其它广泛采用的方法进行了对比。
解决方法：
使用一系列好的工具和方法。（每种工具或方法可能最多带来5%~10%的改进）。
3. 提错了问题（Ask the Wrong Question）
IDMer：一般在分类算法中都会给出分类精度作为衡量模型好坏的标准，但在实际项目中我们却几乎不看这个指标。为什么？因为那不是我们关注的目标。
a)项目的目标：一定要锁定正确的目标
例如：
欺诈侦测（关注的是正例！）（Shannon实验室在国际长途电话上的分析）：不要试图在一般的通话中把欺诈和非欺诈行为分类出来，重点应放在如何描述正常通话的特征，然后据此发现异常通话行为。
b)模型的目标：让计算机去做你希望它做的事
大多数研究人员会沉迷于模型的收敛性来尽量降低误差，这样让他们可以获得数学上的美感。但更应该让计算机做的事情应该是如何改善业务，而不是仅仅侧重模型计算上的精度。
4. 只靠数据来说话（Listen (only) to the Data）
IDMer：“让数据说话”没有错，关键是还要记得另一句话：兼听则明，偏听则暗！如果数据＋工具就可以解决问题的话，还要人做什么呢？
4a.投机取巧的数据：数据本身只能帮助分析人员找到什么是显著的结果，但它并不能告诉你结果是对还是错。
4b.经过设计的实验：某些实验设计中掺杂了人为的成分，这样的实验结果也常常不可信。
5. 使用了未来的信息（Accept Leaks from the Future）
IDMer：看似不可能，却是实际中很容易犯的错误，特别是你面对成千上万个变量的时候。认真、仔细、有条理是数据挖掘人员的基本要求。
预报（Forecast）示例：预报芝加哥银行在某天的利率，使用神经网络建模，模型的准确率达到95%。但在模型中却使用了该天的利率作为输入变量。
金融业中的预报示例：使用3日的移动平均来预报，但却把移动平均的中点设在今天。
解决方法：
要仔细查看那些让结果表现得异常好的变量，这些变量有可能是不应该使用，或者不应该直接使用的。
给数据加上时间戳，避免被误用。
6. 抛弃了不该忽略的案例（Discount Pesky Cases）
IDMer：到底是“宁为鸡头，不为凤尾”，还是“大隐隐于市，小隐隐于野”？不同的人生态度可以有同样精彩的人生，不同的数据也可能蕴含同样重要的价值。
异常值可能会导致错误的结果（比如价格中的小数点标错了），但也可能是问题的答案（比如臭氧洞）。所以需要仔细检查这些异常。
研究中最让激动的话语不是“啊哈！”，而是“这就有点奇怪了……”
数据中的不一致性有可能会是解决问题的线索，深挖下去也许可以解决一个大的业务问题。
例如：
在直邮营销中，在对家庭地址的合并和清洗过程中发现的数据不一致，反而可能是新的营销机会。
解决方法：
可视化可以帮助你分析大量的假设是否成立。
7. 轻信预测（Extrapolate）
IDMer：依然是辩证法中的观点，事物都是不断发展变化的。
人们常常在经验不多的时候轻易得出一些结论。
即便发现了一些反例，人们也不太愿意放弃原先的想法。
维度咒语：在低维度上的直觉，放在高维度空间中，常常是毫无意义的。
解决方法：
进化论。没有正确的结论，只有越来越准确的结论。
8. 试图回答所有问题（Answer Every Inquiry）
IDMer：有点像我爬山时鼓励自己的一句话“我不知道什么时候能登上山峰，但我知道爬一步就离终点近一步。”
“不知道”是一种有意义的模型结果。
模型也许无法100%准确回答问题，但至少可以帮我们估计出现某种结果的可能性。
9. 随便地进行抽样（Sample Casually）
9a 降低抽样水平。例如，MD直邮公司进行响应预测分析，但发现数据集中的不响应客户占比太高（总共一百万直邮客户，其中超过99%的人未对营销做出响应）。于是建模人员做了如下抽样：把所有响应者放入样本集，然后在所有不响应者中进行系统抽样，即每隔10人抽一个放入样本集，直到样本集达到10万人。但模型居然得出如下规则：凡是居住在Ketchikan、Wrangell和Ward Cove Alaska的人都会响应营销。这显然是有问题的结论。（问题就出在这种抽样方法上，因为原始数据集已经按照邮政编码排序，上面这三个地区中不响应者未能被抽取到样本集中，故此得出了这种结论）。
解决方法：“喝前摇一摇！”先打乱原始数据集中的顺序，从而保证抽样的随机性。
9b 提高抽样水平。例如，在信用评分中，因为违约客户的占比一般都非常低，所以在建模时常常会人为调高违约客户的占比（比如把这些违约客户的权重提高5倍）。建模中发现，随着模型越来越复杂，判别违约客户的准确率也越来越高，但对正常客户的误判率也随之升高。（问题出在数据集的划分上。在把原始数据集划分为训练集和测试集时，原始数据集中违约客户的权重已经被提高过了）
解决方法：先进行数据集划分，然后再提高训练集中违约客户的权重。
10. 太相信最佳模型（Believe the Best Model）
IDMer：还是那句老话－“没有最好，只有更好！”
可解释性并不一定总是必要的。看起来并不完全正确或者可以解释的模型，有时也会有用。
“最佳”模型中使用的一些变量，会分散人们太多的注意力。（不可解释性有时也是一个优点）
一般来说，很多变量看起来彼此都很相似，而最佳模型的结构看上去也千差万别，无迹可循。但需注意的是，结构上相似并不意味着功能上也相似。
解决方法：把多个模型集装起来可能会带来更好更稳定的结果。

❼ 数据标注行业的发展面临哪些挑战

01.不同的行业、不同的业务场景对数据标注的需求存在一定的差异性,现有的标注任务还不够细化, 缺乏定制化标注能力。

数据标注的应用场景十分广泛，具体来说有自动驾驶、智慧安防、新零售、AI教育、工业机器人、智慧农业等领域。

不同的应用场景对应不同的标注需求，比如自动驾驶领域主要涉及行人识别、车辆识别、红绿灯识别、道路识别等内容，而智慧安防领域则主要涉及面部识别、人脸探测、视觉搜索、人脸关键信息点提取以及车牌识别等内容，这对数据服务供应商的定制化标注能力提出了新的挑战。

02.标注效率与数据质量均较低，且欠缺人机协作能力。

数据标注行业的特殊性决定了其对于人力的高依赖性，目前主流的标注方法是标注员根据标注需求, 借助相关工具在数据上完成诸如分类、画框、注释和标记等工作。

由于标注员能力素质的参差不齐以及标注工具功能的不完善，数据服务供应商在标注效率以及数据质量上，均有所欠缺。

此外，目前很多数据服务供应商忽视或完全不具备人机协作能力，并没有意识到AI对于数据标注行业的反哺作用。

以曼孚科技标注业务为例，通过在标注过程中引入AI预标注以及在质检过程中引入AI质检，不仅可以有效提高标注效率，同时也可以极大提升标注数据集的准确度。

03.品牌数据标注服务提供商依赖众包、转包模式，造成标注结果质量的层次不齐。

现阶段,数据标注主要依靠人力来完成,人力成本占据数据标注服务企业总成本的绝大部分。因此很多品牌数据服务供应商都放弃自建标注团队，转而通过分包、转包的模式完成标注业务。

与自建标注团队相比，众包与转包的方式，成本较低且比较灵活，但是与自建标注团队相比，这两种模式信息链过长，且质量难以把控，从长远角度来看，自建标注团队更加符合行业发展的需求。

04.基于众包、转包模式下的数据标注任务会造成用户数据缺乏安全性, 并面临隐私泄露的风险。

一些特殊行业的需求方，比如金融机构和政府部门格外注重标注数据的安全性, 但是一些数据标注企业出于成本方面的考虑，会将这些敏感的数据分发、转包给其他服务商或者个人，这就带来了巨大的潜在数据泄露风险。如何建立一套完善的数据安全防护机制就成为当下诸多数据服务供应商需要着重考量的因素。

❽ 如何保证数据标注的高质量

可以从三方面着手：

1.提升标注员素质

目前的数据标注行业仍然是劳动密集型行业，人力在其中扮演者着至关重要的角色。

2.规范标注流程

规范标注流程，建立实时筛查体系。

3.使用高质量的标注工具

AI预标注技术可以在很大程度上避免纯人工标注过程中出现的各种问题，提升标注效率与准确率。

❾ 数据标注员骗局，为什么这么多人上当受骗

数据标注员骗局是因为价格低，项目不稳定。

数据标注不是随时都有的，是根据项目的长短来决定的，数据标注员在开始的时候都会进行培训，所以有的时候项目没有了，标注员就没有什么用了。

有相当大一部分数据标注员是兼职人员的、或者是中小数据标注工作室的员工，或者数据标注加盟的公司员工。

这些人员他们多数接到的项目已经是二手甚至三手的项目本来，不但价格很低，而且质量要求很高。

数据标注员：

数据标注员就是使用自动化的工具从互联网上抓取、收集数据包括文本、图片、语音等等，然后对抓取的数据进行整理与标注。相当于互联网上的“专职编辑”。

这个岗位的工作任务简单，没什么技术含量。工资基本也不高，大部分3000-4000元。