Stručne usluge označavanja podataka za strojeve od strane ljudi
Točno označite svoje tekstualne, slikovne, audio i video podatke kako biste poboljšali svoje modele umjetne inteligencije (AI) i strojnog učenja (ML).
Ubrzajte razvoj umjetne inteligencije s našom stručnošću za označavanje podataka..
Rješenja za označavanje podataka: neusporediva kvaliteta, brzina i sigurnost
Za optimalno i točno razumijevanje skupova podataka, modeli umjetne inteligencije trebaju dubinski razumjeti svaki mali objekt i element dijelova skupa podataka. Shaipova metodologija označavanja podataka proizlazi iz nevjerojatne pozornosti posvećene detaljima, gdje su manji objekti u skeniranju, interpunkcijski znakovi u tekstovima, elementi u pozadini i tišine u zvuku precizno označeni.
Shaipove značajke koje se ističu
- Za svaki isporučeni skup podataka osiguran je zlatni standard
- Mala i srednja poduzeća i veterani specifični za industriju i domenu raspoređeni za označavanje i provjeru valjanosti podataka
- Usluge preciznih napomena kroz segmentaciju slike, otkrivanje objekata, granični okvir, analizu osjećaja, klasifikaciju itd.
- Stručnjaci koji će pomoći u formuliranju smjernica projekta
Shaipove usluge označavanja podataka – ponosni smo na označavanje
Bilješka o tekstu
Pružamo usluge označavanja kognitivnih tekstualnih podataka putem našeg patentiranog alata za označavanje teksta koji je osmišljen da omogući organizacijama otključavanje kritičnih informacija u nestrukturiranom tekstu.
- Analiza sentimenta
- Sažimanje
- Klasifikacija
- Odgovaranje na pitanje
- Prepoznavanje imenovanih entiteta
Bilješka o slici
Povećajte svoje ambicije računalnog vida s našim prilagođenim uslugama označavanja slika. Usklađujemo veličinu i kvalitetu kako bi vaši modeli generirali najtočnije rezultate.
- Otkrivanje predmeta
- Klasifikacija
- Procjena poze
- OCR bilješka
- Segmentacija
- Popločane i višeslojne slike
Audio napomene
Uvođenjem specifičnih lingvista za svaki jezični zahtjev, naše usluge zvučnih zabilješki osiguravaju označavanje skupova podataka kako bi se poboljšali razgovorni AI modeli.
- Prepoznavanje govora
- Prepoznavanje govornika
- Detekcija zvučnih događaja
- Klasifikacija
Video napomena
Koristimo pristup okvir po kadar u komentiranju videozapisa, osiguravajući da uključimo svaki minutni fragment objekta prikazanog u snimkama.
- Praćenje i lokalizacija objekata
- Klasifikacija
- Segmentacija instanci i praćenje
- Detekcija akcije
- Procjena poze
- Detekcija trake
Lidarska napomena
LiDAR anotacija je proces označavanja i organiziranja podataka 3D oblaka točaka prikupljenih od LiDAR senzora. Ovaj ključni korak omogućuje strojevima tumačenje prostornih podataka za niz aplikacija. U autonomnoj vožnji pomaže vozilima da otkriju objekte i sigurno se kreću. U urbanom razvoju, pomaže u stvaranju preciznih 3D karata gradova. Za praćenje okoliša podržava analizu šumskih struktura i promjena terena. Osim toga, igra ključnu ulogu u robotici, proširenoj stvarnosti i konstrukciji, pružajući točna mjerenja i identifikaciju objekata.
Napokon ste pronašli pravu tvrtku za označavanje podataka
Stručna radna snaga
Naš skup stručnjaka koji su vješti u označavanju podataka može nabaviti točno označene skupove podataka.
Skalabilnost
Naši stručnjaci za domenu mogu podnijeti velike količine uz održavanje kvalitete i mogu skalirati operacije kako vaše poslovanje raste.
Rast i inovacije
Pripremamo podatke za umjetnu inteligenciju, štedeći dragocjeno vrijeme i resurse kako bismo se usredotočili na razvoj robusnih algoritama, ostavljajući zamoran dio posla nama.
Konkurentska cijena
Kao jedna od vodećih tvrtki za označavanje podataka, osiguravamo realizaciju projekata unutar vašeg proračuna uz pomoć naše robusne platforme za označavanje podataka
Uklonite pristranost
Modeli umjetne inteligencije ne uspijevaju jer timovi koji rade na podacima nenamjerno unose pristranost, iskrivljuju krajnji rezultat i utječu na točnost.
Bolja kvaliteta
Stručnjaci za domenu, koji daju bilješke iz dana u dan, obavljaju superioran posao u usporedbi s timom koji se mora prilagoditi zadacima bilješki u svom pretrpanom rasporedu.
Koraci za osiguranje točnog označavanja
- Prikupljanje podataka: Prikupite relevantne podatke poput slika, videozapisa, zvuka ili teksta.
- Predprocesiranje: Standardizirajte podatke iskrivljenjem slika, formatiranjem teksta ili transkribiranjem videozapisa.
- Odabir alata: Odaberite pravi alat za označavanje ili dobavljača na temelju potreba projekta.
- Smjernice za napomene: Postavite jasne upute za dosljedno označavanje.
- Napomena i osiguranje kvalitete: Označite podatke, osiguravajući točnost kroz provjere kvalitete.
- Izvoz: Izvezite označene podatke u traženom formatu za daljnju upotrebu.
Zašto odabrati Shaip u odnosu na druge tvrtke za označavanje podataka
Shaipovi timovi za označavanje podataka pružaju stručnost vrhunske kvalitete za organizacije svih veličina i industrija.
Svaka industrija treba točne i pouzdane podatke.
Shaip nudi specijalizirana rješenja za više sektora i slučajeva korištenja.
Vrhunska anotacija podataka od stručnjaka za domenu.
Surađujte sa stručnjacima kako biste riješili teške slučajeve upotrebe i ispunili svoje potrebe za podacima.
Višejezični visokokvalitetni podaci o obuci.
Nudimo raznolike podatke o jezičnoj obuci vrhunske kvalitete, prilagođene širokom spektru jezičnih potreba.
Predani i obučeni timovi:
- 30,000+ suradnika za izradu podataka, označavanje i osiguranje kvalitete
- Ovlašteni tim za upravljanje projektima
- Iskusni tim za razvoj proizvoda
- Tim za pronalaženje i uključivanje u skup talenata
Najviša učinkovitost procesa osigurana je sa:
- Robusni 6 Sigma Stage-Gate proces
- Predani tim od 6 Sigma crnih pojaseva – Ključni vlasnici procesa i usklađenost s kvalitetom
- Kontinuirano poboljšanje i petlja povratnih informacija
Patentirana platforma nudi prednosti:
- Web-based end-to-end platforma
- Besprijekorna kvaliteta
- Brži TAT
- Besprijekorna dostava
Uspješne priče
30 dokumenata na webu odbačeno i označeno za moderiranje sadržaja
Za izradu automatiziranog moderiranja sadržaja ML Model račvan je u kategorije Toxic, Mature ili Sexually Explicit.
Preporučeni resursi
Vodič za kupca
Vodič za kupce za označavanje podataka i označavanje podataka
Dakle, želite pokrenuti novu AI/ML inicijativu i shvaćate da će pronalaženje dobrih podataka biti jedan od izazovnijih aspekata vašeg poslovanja. Izlaz vašeg AI/ML modela je samo onoliko dobar koliko i podaci.
Blog
Interno ili vanjsko označavanje podataka – što daje bolje rezultate umjetne inteligencije?
U 2020. ljudi su kreirali 1.7 MB podataka svake sekunde. I iste smo godine proizveli gotovo 2.5 kvintilijuna bajtova podataka svaki dan 2020. Znanstvenici koji se bave podacima predviđaju da će do 2025.
Blog
TOP 10 često postavljanih pitanja (FAQ) o označavanju podataka
Svaki ML inženjer želi razviti pouzdan i precizan AI model. Znanstvenici koji se bave podacima provode gotovo 80% svog vremena označavajući i povećavajući podatke. Zato izvedba modela ovisi o kvaliteti podataka korištenih za njegovo treniranje.
Istaknuti klijenti
Osnaživanje timova za izradu vodećih svjetskih AI proizvoda.
Trebate pomoć s uslugama označavanja podataka, jedan od naših stručnjaka rado će vam pomoći.
Često postavljana pitanja (FAQ)
Označavanje podataka proces je kategorizacije, označavanja, označavanja ili transkripcije dodavanjem metapodataka skupu podataka, što određene objekte čini prepoznatljivima za AI motore. Označavanje objekata unutar tekstualnih, slikovnih, video i audio podataka čini informativnim i smislenim algoritme ML za tumačenje označenih podataka i osposobljavanje za rješavanje izazova iz stvarnog života.
Alat za označavanje podataka je alat koji se može implementirati u oblaku ili na lokalnom ili kontejnerskom softverskom rješenju koje se koristi za označavanje velikih skupova podataka za obuku, tj. Tekst, Audio, Slika, Video za strojno učenje.
Anotatori podataka pomažu u kategorizaciji, označavanju, označavanju ili transkripciji velikih skupova podataka koji se koriste za obuku algoritama strojnog učenja. Anotatori obično rade na video zapisima, reklamama, fotografijama, tekstualnim dokumentima, govoru itd. i pridaju relevantnu oznaku sadržaju kako bi određeni objekti bili prepoznatljivi za AI motore.
- Bilješka o tekstu (Komentacija imenovanog entiteta i mapiranje odnosa, označavanje ključnih fraza, klasifikacija teksta, analiza namjere/osjećaja, itd.)
- Bilješka o slici (Segmentacija slike, otkrivanje objekata, klasifikacija, komentar ključne točke, granični okvir, 3D, poligon itd.)
- Audio napomene (Dijarizacija govornika, audiooznačavanje, vremensko označavanje itd.)
- Video napomena (Napomena okvir po kadar, praćenje pokreta itd.)
Bilježenje podataka je postupak dodavanja metapodataka skupu podataka označavanjem, kategoriziranjem itd. Na temelju slučaja upotrebe koji je u ruci, stručni anotatori odlučuju o tehnici označavanja koja će se koristiti za projekt.
Označavanje podataka / označavanje podataka čini objekt prepoznatljivim strojevima. Nudi inicijalnu postavku za obuku ML modela kako bi razumio i razlikovao različite ulaze kako bi pružio točne rezultate.