找工程師標？大材小用
AI專案起跑之初，有些公司一下子找不到人，會讓工程師先幫忙標註，但不到一個月，工程師大概就會想離職，光跑模型都來不及了，怎麼有空標？
而且工程師一身武藝，也不會只想做標註而已。再不久，老闆也會跳腳，因為工程師很貴，用來做標註非常浪費。
眾包平台或自行開發？必須三思後行
國外有些公司會利用Amazon Mturk等眾包平台，這類平台的標註師來自不同國家，多為家庭主婦、學生兼職，標註師彼此認知判斷不同且缺乏品管，品質較容易有落差。
此外，如何確保數據資安會是一大隱憂。若水有客戶曾經用過這類的平台，最後因為熟悉平台介面耗了不少時間，而且還需要自行開發用來描點的標註工具套件而作罷，在台灣的大企業基本上不太會考慮這個選項。
也許你會想開發自己的標註平台，但從投資報酬的觀點來看，不一定划算。除非標註的類型、數量從頭到尾都不會改變，否則從零到一建置平台，持續開發標註工具，以及後續的平台維護及優化，一樣需要投入人力和時間。
找工讀生標？勞心勞力
請少數幾位工讀生自行標註，在專案開發初期確實是個好方法。有個新創圈客戶，一開始也是用in house工讀生標註了一陣子，但在與若水合作半年後，就不再請工讀生標註。為什麼？
這位新創公司的副總對我大吐苦水 ：原來，標註的工作畢竟重覆性高，工讀生常常做了一陣子就嚷嚷著要請假或是不做，公司在核心業務之外，為了管標註工讀生又要加請一個主管，同時PM或工程師還要自己花很多時間檢查工讀生做的標註，另外還有辦公室空間的問題，整個算下來人事費用偏高，根本不划算；有時碰上AI新產品開發階段，或是突然專案變多，臨時根本找不到好手支援。
或許對你而言，多花點錢請工讀生標註，為了自己掌控進度一切還能忍受。但在若水的經驗觀察中，
這樣長期下來可能會讓你錯過AI專案開發中最寶貴的資源：時間
選對AI數據外包服務商，優勢在哪 ？
在監督式機器學習的領域，大量且優質的數據是AI應用成功的關鍵之一。當餵進模型的資料數據標註的不夠精確，機器學習模型（Machine Learning Model）的學習效果就會受到影響，也就是人們常說的「Garbage in,Garbage out」，換言之，在此之前的投資都浪費掉了。
在若水有一套品質檢測回饋制度，來確保客戶交付的數據如期如質完成，進而帶動機器學習模型的品質和成效。
每位標註師都接受過各種標註圖形的訓練、認證，參與專案前再針對該專案的標註特徵考試，以確保標註時有精確的認知和下標動作，還有QA、QC人員分批進行品質抽測。
對許多客戶來說，他們最重視若水在標註時給的原則回饋， 機器學習模型需要數據訓練，但需要餵什麼樣「特徵」的數據，往往不太好定義。
之前，有位日本客戶本想讓公司內部的工程師和工讀生去標註橋上的鐵鏽，一試才發現太過耗時、且無法全面檢測標註品質，轉而找上若水幫忙。
因為有協助過建築業的經驗，同仁們馬上想到要請教建築專家，才掌握到鐵鏽的物理特色，不會把橋上的光影、污漬或顏色較深的青苔，標註成鐵鏽，讓機器誤學。
加上鐵鏽形狀太不規則，業界往往都是用「Polygon多邊形描邊標註」的方式來處理，若水AI數據處理顧問審慎評估後，決定以「Pixel－wise逐像素標註」進行數據標註，因為可以讓機器學習所需的Training Data品質更優質、精準，進而達到AI應用快速推展。
究竟數據標註該怎麼解？端看企業開發AI的速度和數量。有一個數據可以參考：我們內部算過，比起找工讀生要花的招募、薪酬（含勞健保）、主管薪資、場地、設備建置等條件來估算，找到一個經驗豐富、品質管理系統穩定的外包標註團隊，至少可以節省20％的成本。
最後，如果你正在思考外包數據標註服務，不妨參考以下4個原則：
- 是否能協助精準定義標註原則？
- 是否有品質和品管的內控流程？
- 是否有及時與客戶回饋的機制？
- 是否有可靠、穩定的資安系統？
如何處理學習數據，優化機器學習模型並擷取正確的特徵，讓團隊可以快速的產出AI，其實不是單一的執行層面議題，而是一種全面性的策略。以標註數據為例，在思考上光是「有人標就好」還不夠，企業應該思考的是 ：
如何在達成省時、省力、省成本下，同時藉由精準標註，推動AI落地。
責任編輯：林芳如
本文授權轉載自：若水AI Blog
