选择机器学习的理想数据标注服务提供商的七个步骤
选择理想机器学习数据标注服务提供商的七个步骤
专业的人工智能数据标注服务在更快地构建可靠、可复用和准确的机器学习（ML）模型方面发挥着关键作用。它们专门提供高质量的数据标记和标签服务，以建立具有极其可靠输出的理想ML模型，并以实惠的价格。专业的数据标注公司还提供各种额外的好处，如灵活性、可扩展性、多样化的技能组合、进入全球市场等等。
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由于诸多因素，选择最佳的ML数据服务注释公司是一项具有挑战性的任务，例如寻找合适的提供商、评估技能、审查之前的工作、获取适当资源、经验与能力等等。如果选择不当的数据标注公司，您的ML项目失败的风险非常高。
为了克服这些挑战，我将为您介绍选择完美的数据标注外包公司的七个关键步骤。这不仅可以确保您的训练数据的准确性，也可以保证您的机器学习计划的整体成功。
选择计算机视觉数据标注服务的七个关键步骤
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步骤1：了解您的具体需求
在为计算机视觉应用标注图像的公司选择中，第一个也是最重要的步骤是评估您的详细需求。您的整个招聘流程完全基于这一步骤。如果您的需求模糊不清，您很难找到适合您项目的公司。这一步的子域可能包括评估目标、时间表、输入/输出、质量、可用资源、所需技能等等，以建立一个针对您项目的具体需求的坚实集合。
步骤2：研究供应商的专业知识
在这一步中，您需要研究公司在处理类似项目方面的资源、资质、能力和经验。您可以通过要求提供商的先前客户、项目以及执行任务的方法来了解这些情况。您可以直接联系您考虑雇佣的专门数据标注专业人员的前任客户。您还可以要求提供过去项目的作品集。
步骤3：评估数据质量和准确性
数据质量是专门的数据标注服务的最基本组成部分，因为它衡量了机器学习模型的准确性、可靠性和性能。用于自动评估数据质量的方法主要有互评者一致性（IAA）指标。尝试使用最常用的衡量IAA的技术，如Cohen的Kappa系数、F1得分等。您还可以检查与客户以前关于质量的沟通来评估数据质量。
步骤4：考虑可扩展性和交付时间（TAT）
在当今快速发展的人工智能领域，不仅要考虑项目的即时需求，还要考虑长期需求。仅仅寻找满足数据标注当前需求的顶级标注服务公司并不明智。您的选择必须包括团队、技能或其他项目管理资源的未来扩展以及调整团队规模所需的时间。了解公司整体能力的详细信息，包括获取、雇佣和吸纳新团队或数据标注人员的能力，以及为未来的任何项目需求扩展团队所需的时间。询问数据标注公司现有的人力资源数据库和其他资源，可以帮助评估可扩展性和交付时间。
第五步：检查使用的技术和工具
数据标注可以通过自动和手动两种方式完成。整个过程使用了许多技术和相关工具。多边形、3D/2D边界框、多边线等与相关工具一起使用。您需要要求您考虑雇佣的公司提供所有这些证书。其他主要的工具和技术，您应该评估以确定一个好的公司可能包括劳动力管理、数据管理以及协作和沟通工具。市场上使用的主要工具包括Appen、Cogito、LabelBox等等。您还可以评估公司通过API构建定制工具的能力。
第六步：审查定价和合同条款
在Upwork上雇佣数据分析师的平均费率为每小时20美元至50美元。您应该寻找价格最优的选择，同时不要牺牲数据的质量和准确性。为了找到可靠且具有成本效益的数据标注服务，需要进行全面的讨论和协议。您应该制定详细的合同条款和条件，以及服务级别协议（SLA），以免新公司的合作经历成为一场噩梦。
第七步：评估服务商的沟通和支持
最后但同样重要的是！良好的技术支持和及时的沟通是完美的数据计算机视觉标注项目的另一个关键品质。您应该阅读在线评价和给出过对您考虑雇佣的公司的支持和沟通活动的过去客户评分。一个强大的沟通、协作和问题解决系统应该存在，以便在您最需要支持的时候得到支持。
最后要点
几乎所有的数据标注公司都声称自己是最好的服务提供商，这使得区分出完美的一个非常具有挑战性。这七个简单的步骤使这个具有挑战性的过程变得更加容易和可控。
