相比于一般的数据标注猿，算法数据标注猿往往在完成以上的步骤之后。
还要通过标注的数据喂模型进而调试模型。尽管工作流程只是多了这一步，但专业的算法数据标注员依旧是凤毛麟角。
从先前罗列的任务也可以看出算法数据标注员的任务不仅仅是数据标注。
往往还需要根据标注的数据进一步评估算法模型。
如此一来很多时候对书记标注员的要求是这些人不光要进行数据标注。
还得懂相应的算法。
同时满足这两个条件的人很多时候完全是凤毛麟角。
正因为这种专业标注的人员很少。
往往专家级标注只能够胜任小量级的数据。
对于大规模数据标记和超大规模数据的标记任务想要依靠专家标记很多时候只能是力不从心。
对于大规模数据标记和超大规模数据标记往往只能寻求众包了。
众包模式是将零散的个人(包括兼职)、小标注团队，整合到平台上，完成一个完整项目的服务模式。
这种模式的主要优势成本很低，且比较灵活。
尽管前世机器学习长期所致力于的工作就是能够以众包数据或者干脆是无标数据取代专家标注。
但真要问专家标注和众包数据哪个受欢迎。
那自然是前者。
这种情况下夸大标注数据中专家标注所占的比例很容易收获到更高的溢价。
听起来似乎很奸商。
但也仅仅只是听起来而已。
如果林灰所大肆赞美的标注数据和现在的专家标注水平真的区别很大的话。
那林灰吹破大天也没用。
毕竟打铁还需自身硬。
林灰既然敢宣称标注数据中专家标注所占的比例很高自然有底气。
怎么说呢？
往后几年即便是一些非专家标注的数据，在行业标准化、规范化的情况下。
很多时候，就算是众包的数据也未必比现在的行业尚未完全标准化以及规划化的专家标注的水平差。
就算林灰拿往后几年的非专家标注数据去忽悠人。
想来这个时空也会有人去买账。
没办法，技术强势就是可以为所欲为。
通常时候，有钱确实可以为所欲为。
但为所欲为的同时别人很可能拿你当孫子。
有技术一样可以为所欲为。
但你为所欲为的时候，别人却得拿你当爷爷。
看看后世某些厂商拜寿式抢首发（没特指，勿对号入座）
大概就能够对“因技术而来的爷爷地位”这种说法管窥一二了。
2021时空来到2014时空。
这两个时空虽然只是七年的时间差。
但这就意味着林灰在大部分领域都最起码拥有七年的信息差。
而这个时代某些方面的短腿又使得林灰在部分领域拥有远不止于七年的信息差。
很多前世原本不那么先进的技术放到这个时空就是领先时代的存在。
如此一来，林灰真的可以为所欲为。
(本章完)
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