善用数据外包AI模型开发事半功倍自己标注AI数据、做资料清洗，划算吗？

善用数据外包

AI 模型开发可以事半功倍

工程师给AI数据打标签，做数据清洗，划算吗？

【为什么要推这篇文章❤】

AI数据标注和数据清洗的过程

相当于AI模型非常重要的早期基础设施建设

但往往费时费力

谨慎投资清理和处理数据

这对工程师来说是一个很大的负担

如果公司外包这样的工作流程

它有什么帮助？

人工智能工程师

AI行业的工程师每天都在做什么？

大多数人应该认为是：“写一个编码算法！”

其实在公司里，“Training Datasets”占绝大多数，因为机器学习只使用干净、好的AI数据（机器学习ARning）

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人工智能工程师或数据科学家

为了保证你搭建的AI模型能够提取有价值的东西

善用数据外包，AI模型开发事半功倍

人工智能市场需要广泛领域的机器学习

如自动驾驶汽车、发票收据识别、道路感知检测

场景交互等需要来自许多不同领域的大量数据：

数据类型从简单到复杂ue模型外包，从通用到特定专业领域如视觉图像、文本、语音、传感器数据等。

最后，工程师遇到的困难：

一天只有24小时，所以你不能一个人做所有的工作

根据行业观察，产品越成功，AI公司越成功

关键往往是：而不是完全费力地构建算法模型

他们更专注于早期快速，

大量有用的训练数据！

如何获得 AI 工程师和数据科学家

有足够的训练数据来专注于改进模型？

外包数据策略

《数据外包战略》（数据）

回答这个棘手的核心问题

将数据标注外包给专业团队有两大好处：

1.由专业团队控制，明确数据标注规则，确保标注质量；

2.让工程师可以专注于他们的工作ue模型外包ue4美术外包，并将他们的时间和精力集中在 AI 模型训练上。

那么，外包AI数据后，如何保证外包商的质量？

人工智能是一个发展中的行业，很多人工智能项目都投资在研发或概念验证 (POC) 阶段。因此，在让计算机学习人脑的过程中AR，喂给数据和训练算法必须依靠双向、多次循环验证，不断积累小成功，才能让AI顺利推进。

因此，当企业考虑“外包数据”时，重要的是能够及时响应并保持高质量的输出，从而有助于加速人工智能模型的发展。包括：前期数据标注操作的确定、后期数据采集、数据清洗、反馈确认、标注结果沟通等，都需要外包团队的PM具备高度的行业知识并花费大量时间经常与客户沟通，以确保项目的成功。有效性。

连接客户不仅需要专业的沟通，外包团队能否让很多AI数据标注员在面对不同行业的数据时保持专业性和质量也是一个重点。

巴菲数据团队

博飞数据团队在过去几年积累了数百起案件的处理经验。通过技术和数据的力量，创建了以下四种数据处理机制。

1.数据分布：

Boffee 过去曾对数百个 AI 数据处理项目进行大数据分析。根据项目属性，系统自动推荐擅长处理数据类型的AI数据标注员，分配标注任务。通过大数据的针对性分发，践行“对的人在对的循环”的精神，提高项目管理的效率和数据标注的质量。

2.在线工作平台实时监控：

为了在博飞数据交付中心同时与数百个AI数据标注员互动，PM不仅在线监控标注员的工作情况，确保产能满足交付进度，还进行了一次全面的工艺设计。当项目出现问题时，可以直接找到问题点并立即处理，以后可以继续优化流程。

3. 多变量自动标注工具：

为了解决AI数据处理项目的多样性，我们集成了定制的项目标注工具，以提高客户项目制作的质量和速度。

4.超级场地人力扩充能力​​：

除了导入自动化工具加强管理效率外，博飞数据还可以在生产交付面临压力时ue模型外包，随时扩充产线，快速提升交付能力。同时，博飞数据在武汉总部组建了一支由资深AI贴标师和贴标质控人员（QA）组成的“移动支持团队”。 pm拥有超丰富的AI数据标注经验，积累了专业的标注技能和深厚的专业知识。项目发生时，可快速补位，帮助提高产能ue模型外包，确保交付质量。

在人工智能行业的发展和需求不断变化的情况下，不仅开发团队，合作的数据外包团队也需要与时俱进，相互产生良好及时的反馈，协助AI模型落地。