如何提升数据标注质量，提供精细化标注数据集?丨曼孚科技

监督学习下的深度学习算法训练十分依赖于标注数据，然而目前数据标注行业在精细化运营方面仍有诸多不足。

相关数据显示，当下数据标注行业单次交付达标率低于50%，三次内交付达标率低于90%，远远不能知足AI企业的需求。​

在AI商业化落地进程加快的大背景下，低质量的标注数据集已经成为阻碍行业发展的重要因素，如何提升标注数据质量成为众多数据服务提供商寻求行业突破的重点。

提升标注质量，能够从如下几个方面入手：

一.创建完善的人员培训、管理体系

正如“人工智能”这四个字所言，人工智能行业历来都是先有“人工”，后有“智能”。数据标注行业对于人力的依赖程度十分严重，所以标注员的素养直接影响最终产出数据的质量。

目前数据标注行业主流的项目运行方式有三种，分别是转包、众包与自建标注团队。转包与众包模式较为灵活，但由于对人员的不可把控性，因此很难保证交付数据的质量。

曼孚科技经过自建标注团队，创建完善的人员培训、管理体系，提升标注员应对不一样标注场景的能力，可有效提升标注效率，规避没必要要的标注质量问题。

二.创建完善的数据管理、质检体系

数据服务企业根据行业经验制定质量监管制度，经过贯通整个业务流程的一体化数据平台对各个环节人员行为和数据质量进行把控，可有效提升标注数据质量。

具体措施以下：

1.拥有实时量化的可视化管理系统

随着AI基础数据需求多样化，以及复杂程度的提高，以往项目经理“人管人”的管理方式和使用单一工具应对单一需求的执行方式在质量和效率上都显得捉襟见肘。

所以，拥有一套自主研发管理和执行一体化平台，能在提高人机协做效率，扩大产能，灵活可变地增长标注能力以外，准确地把控每一环节的数据质量问题。

2.拥有多重追责性的全查、抽查机制

创建追责机制有助于提高数据标注员的责任感与危机意识，下降潜在犯错的几率。

3.拥有生物识别监控能力

提升生物识别监控能力，可有效提升数据标注员的工做效率与质量，下降出错的几率。

三.创建AI标注、AI质检体系

若是说人工智能是加速数字化革命的发动机，那数据标注行业就在为其生产汽油，同时这台发动机也在反哺数据标注行业。

经过在标注过程当中引入AI进行辅助，能够有效提升标注效率与标注质量。以曼孚科技标注平台为例，预标注技术加持下，标注工具会自动识别图像中的数据，作到自动拉框、自动转写，标注员只须要在预标注的结果上略做修正便可。

除了在标注过程当中引入AI进行辅助之外，在质检环节也能够引入AI进行辅助。目前主流的质检方式是人工质检，可是人工质检在准确率、成本把控和时效性方面都大有不足，尤为在面对海量数据时，抽检的形式并不能作到全数据覆盖，很容易忽略或遗漏错误数据，下降总体数据集的质量。

而AI能够有效避免上述问题。与人工质检相比，AI的成本更低且能够作到24小时无休，理论上能够作到质检所有数据，这是实现人力驱动向技术驱动的关键一步。

经过以上这些方式，能够有效提升标注质量，为AI行业提供更加精细化的数据集产品和高度定制化数据服务，助力AI商业化落地进程。