IDC預(yù)測，2020年全球?qū)碛?5ZB數(shù)據(jù)量。

隨著人工智能的發(fā)展，人工智能多模態(tài)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)量愈發(fā)龐大，數(shù)據(jù)種類逐步復(fù)雜化，多模數(shù)據(jù)組合標(biāo)注等需求進(jìn)一步顯現(xiàn)出來。

數(shù)據(jù)的獲取方式

從企業(yè)AI數(shù)據(jù)需求角度出發(fā)，獲取數(shù)據(jù)的形式主要為自行生產(chǎn)和委托數(shù)據(jù)服務(wù)企業(yè)兩種形式。在數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)中，一般也通過自制、眾包、外包三種模式完成數(shù)據(jù)處理業(yè)務(wù)，這三種模式優(yōu)劣勢也非常明顯。

自制：

優(yōu)勢：標(biāo)準(zhǔn)唯一數(shù)據(jù)質(zhì)量高;人員專業(yè)程度高。

劣勢：實(shí)施場景單一，人員培訓(xùn)成本高，只能為特定的客戶服務(wù)。

眾包：

優(yōu)勢：用戶眾多，遍布全球，線上操作，成本低效率高。

劣勢：僅適用于簡單易實(shí)施項(xiàng)目，數(shù)據(jù)零散，需專業(yè)人員統(tǒng)一收集再處理。

外包：

優(yōu)勢：承包給一個(gè)或多個(gè)外包商，外包商對數(shù)據(jù)結(jié)果負(fù)責(zé)。

劣勢：對于復(fù)雜項(xiàng)目不能較好的理解客戶需求，數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊。

高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是算法提升的關(guān)鍵

數(shù)據(jù)的質(zhì)量決定了AI算法的性能。中國作為全球人口最多的國家，擁有著全球最多的數(shù)據(jù)，然而對于AI算法來說數(shù)據(jù)量大并非等同于數(shù)據(jù)質(zhì)量高，只有客觀、精準(zhǔn)、自然標(biāo)注數(shù)據(jù)，才是算法提升的關(guān)鍵。

▲李開復(fù)博士演講中提到“AI算法固然重要，數(shù)據(jù)更重要”

目前大多數(shù)數(shù)據(jù)服務(wù)企業(yè)，只支持單一模式完成數(shù)據(jù)處理，無法同時(shí)滿足客戶對工期、成本、質(zhì)量及數(shù)據(jù)多樣化的要求。近年，也有不少人工智能企業(yè)嘗試自行制作數(shù)據(jù)，卻因資源缺乏、對數(shù)據(jù)處理團(tuán)隊(duì)管理僵化、數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗(yàn)不足等問題，導(dǎo)致數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊。

數(shù)據(jù)堂通過三大產(chǎn)品矩陣互連互通——基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集、數(shù)據(jù)定制服務(wù)、私有化數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)，真正為客戶實(shí)現(xiàn)一站式數(shù)據(jù)解決方案。

數(shù)據(jù)質(zhì)檢解決方案

數(shù)據(jù)堂憑借多年數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)積累，總結(jié)出一套完善的數(shù)據(jù)質(zhì)檢流程?？商峁└叨染?xì)、標(biāo)準(zhǔn)化QC流程的質(zhì)檢服務(wù)，質(zhì)檢數(shù)據(jù)整體準(zhǔn)確率達(dá)96-99%。

▲質(zhì)檢人員辦公場景

數(shù)據(jù)質(zhì)檢服務(wù)內(nèi)容

(一)數(shù)據(jù)質(zhì)檢員：

對外輸出專業(yè)質(zhì)檢員資源，可承擔(dān)具體的數(shù)據(jù)質(zhì)檢任務(wù)，同時(shí)也支持幫助客戶培訓(xùn)、篩選、優(yōu)化現(xiàn)有的質(zhì)檢團(tuán)隊(duì)。

(二)項(xiàng)目質(zhì)量管理：

制定數(shù)據(jù)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)：由專門負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)質(zhì)量管理人員整理，減少客戶的各項(xiàng)直接成本(溝通、培訓(xùn)等)或其他隱性成本;

輸出數(shù)據(jù)質(zhì)檢資源：由質(zhì)量管理人員安排質(zhì)檢員進(jìn)行項(xiàng)目質(zhì)檢，減少客戶非核心業(yè)務(wù)的工作量，達(dá)到降低成本和提高效率的目的;

數(shù)據(jù)質(zhì)量持續(xù)改善方案：避免同類錯(cuò)誤重復(fù)出現(xiàn)，持續(xù)改善，減少算法應(yīng)用數(shù)據(jù)的偏差;

項(xiàng)目質(zhì)量管理報(bào)告：為客戶展示數(shù)據(jù)質(zhì)量的整體情況，以便定期跟蹤和復(fù)盤。

(三)數(shù)據(jù)質(zhì)量管理體系建設(shè)：

搭建較為全面完善的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理體系，為項(xiàng)目開展等提供全方位支持。

數(shù)據(jù)質(zhì)檢服務(wù)能力

語音數(shù)據(jù)：

中文普通話采集及標(biāo)注;方言采集及標(biāo)注(昆明/武漢/長沙/四川/粵語等);外語采集及標(biāo)注(口音英語類：中國/西班牙/法國/德國/葡萄牙/意大利/俄羅斯/巴西/韓國/日本/加拿大/新加坡/馬來西亞等國人說英語;母語類：意大利語/德語/葡萄牙語/西班牙語/日語/韓語等);特定指令及場景語音采集(喚醒詞/數(shù)字文本語音/聲紋識(shí)別語音/演講語音/自然對話等)。

圖像數(shù)據(jù)：

圖像采集：人像采集(活體對抗采集/3D手勢/3D人臉/人臉多姿態(tài)/親屬人臉采集/指紋采集/表情視頻/人臉膚質(zhì)采集等);場景采集(室內(nèi)外監(jiān)控/駕駛行為采集/家居環(huán)境采集/道路景象/指定物采集/360度景象采集等)。

圖像標(biāo)注：人像標(biāo)注(人臉關(guān)鍵點(diǎn)/行為/人像服飾分割/人像摳圖/人臉毛孔標(biāo)注/皺紋標(biāo)注等);OCR標(biāo)注(問答類/游戲類/多國語言);場景標(biāo)注(3D點(diǎn)云標(biāo)注/雷達(dá)數(shù)據(jù)標(biāo)注/指定物標(biāo)注/深度圖像標(biāo)注/交通道路線/交通標(biāo)志標(biāo)注等)。

文本數(shù)據(jù)：

韻律標(biāo)注/分詞標(biāo)注/詞性標(biāo)注/實(shí)體標(biāo)注/多次交互標(biāo)注/多音字標(biāo)注/數(shù)字讀法標(biāo)注/字符讀法標(biāo)注/TTS-中英文拼音標(biāo)注等。

質(zhì)檢案例

案例一：交互類語音標(biāo)注數(shù)據(jù)質(zhì)檢

與某大型公司合作質(zhì)檢：2019年8月-12月，共完成18個(gè)項(xiàng)目、26萬條數(shù)據(jù)、27批次質(zhì)檢任務(wù)，返工量約為0.02%。全部通過客戶驗(yàn)收，直接被用于算法訓(xùn)練，高效完成客戶要求，為客戶節(jié)省時(shí)間成本。

參與人員：

質(zhì)量管理人員——1人，負(fù)責(zé)對接客戶需求、任務(wù)安排和驗(yàn)收;

質(zhì)檢專員——7人，負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)質(zhì)檢和進(jìn)度報(bào)告。

案例二：街景圖片標(biāo)注數(shù)據(jù)質(zhì)檢

與某互聯(lián)網(wǎng)公司合作質(zhì)檢：2019年7月-12月，共完成4356個(gè)數(shù)據(jù)質(zhì)檢任務(wù)，整體不良率從13.81%改善為4.50%?？焖俑纳瓶蛻魯?shù)據(jù)質(zhì)量問題，為客戶搭建數(shù)據(jù)質(zhì)量管理體系，定期提供質(zhì)量分析報(bào)告，深受客戶好評。

質(zhì)檢方式：駐場+遠(yuǎn)程支持

　　▲質(zhì)檢人員辦公場景

質(zhì)檢服務(wù)流程

從任務(wù)發(fā)布到質(zhì)檢結(jié)果交付這一過程，數(shù)據(jù)堂有完整的對接、運(yùn)作體系。此過程流程化，使得可快速對接不同類型的項(xiàng)目，滿足客戶多樣化需求。

數(shù)據(jù)質(zhì)量管理團(tuán)隊(duì)，擁有7年及以上各類數(shù)據(jù)項(xiàng)目的實(shí)際實(shí)施經(jīng)與質(zhì)量管理工作經(jīng)驗(yàn)，支持入門培訓(xùn)即上崗。數(shù)據(jù)堂認(rèn)為，數(shù)據(jù)質(zhì)量管理是算法性能的守門員，專業(yè)的AI數(shù)據(jù)質(zhì)檢解決方案，也是算法最后一道關(guān)，必須嚴(yán)格以待。

生成海報(bào)

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