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人工智能行业次要以有监督学习的模型训练形式为主，对于标注数据有着强依赖性需要。
数据标注是对未经解决的高级数据, 包含语音、图片、文本、视频等进行加工解决, 并转换为机器可辨认信息的过程。
原始数据个别通过数据采集取得, 随后的数据标注相当于对数据进行加工, 而后输送到人工智能算法和模型里实现调用。
简略来说，数据标注就是数据标注员借助标注工具，对图像、文本、语音、视频等数据进行拉框、描点、转写等操作，以产出满足 AI 机器学习标注数据集的过程。
在这个过程中，数据标注工具是外围，为原始数据赋予了新的意义。目前，数据标注工具平台化是行业倒退的重要趋势之一。所谓工欲善其事，必先利其器，一款优质的数据标注服务平台该当具备如下特色：
1. 全流程工作流体系
广义的数据标注是指对原始数据进行拉框、描点、转写等操作，但在一个残缺的标注我的项目里，标注过程只是我的项目中的一部分。
失常状况下，一个残缺的标注我的项目，从开始到完结要历经我的项目创立、标注、审核、质检、数据导出等多个流程。每个独自流程下又能够分为更为具体的工作流。
以我的项目创立为例，从新建到公布须要实现以下环节的设置：
新建我的项目 - 上传数据 - 需要治理 - 标注计划 - 团队设置 - 角色权限计划 - 标注后果导出设置 - 公布我的项目。
对于项目经理与我的项目方而言，一个欠缺且运行顺畅的工作流体系，对于项目管理意义重大。
全流程工作流体系，能够无效加强我的项目方对于我的项目整体的把控，躲避无意义的额定工作老本，成倍晋升我的项目运行效率。
2. 可视化数据管理
从角色配置角度来看，数据标注平台的使用者大抵能够分为标注员、审核员、质检员、管理员 (项目经理、甲方代表) 等。
不同的角色领有不同的权限，同时也对应不同的工作内容。以标注员为例，标注员的工作就是根底的标注，所以其比较关心的是数据实现量、数据驳回量、数据合格量，因为这些事关本身的支出。
而项目经理关怀的内容就比拟多了，比方我的项目的实现量、残余量、数据品质、角色权限调配、我的项目工期等等。
一个人的精力总是无限的，当接触到的数据越多，脱漏数据、出问题的概率就会越大，所以平台数据可视化就显得尤为重要。
通过对不同角色的相干数据进行自动化整顿剖析，生成专属角色的个性化数据分析统计，简练直观展示外围重要数据，帮忙不同角色疾速把握我的项目运行状况，不仅无效缩短理解我的项目所须要的工夫，同时也能够躲避诸多谬误问题的产生。
3.AI 技术加持
数据标注为 AI 行业的倒退提供数据反对，AI 技术也会反哺数据标注行业的晋升。
在数据处理环节，以语音转写为例，标注员须要凝听每个词语的发音，进行判断并转写，这对标注员在长时间多任务下的专一力有着极高要求。通过在标注环节引入 AI 预标注技术，平台自身会自动识别转写语音内容，标注员只须要在预标注的后果上稍微修改即可。
除了在标注环节引入 AI 技术，审核与质检环节 AI 同样能够施展重要作用。AI 技术的加持，不仅能够大幅加重人力老本，而且能够成倍晋升效率，实现更少的人实现更多的工作。
随着数据标注行业业务需要的多样化以及复杂度的晋升，以往性能繁多的标注工具在能力和效率上愈发显得顾此失彼，不仅制约了产能的晋升，还会因为扩充规模而陷入边际效益低的漩涡，为企业的经营减少了很多不确定的因素。
因而，领有一套贯通数据标注各环节，并且能对我的项目进行全流程治理的一站式数据标注服务平台，能够助力企业更好地晋升效率，灵便适配标注需要，并精确把控数据安全与品质，为 AI 行业提供更多、更高质量的标注数据集，助力提速 AI 商业化落地过程。
