Ekspertdatamerking / datamerkingstjenester for maskiner av mennesker
Kommenter tekst-, bilde-, lyd- og videodataene dine nøyaktig for å forbedre modellene dine for kunstig intelligens (AI) og maskinlæring (ML)
Eliminer flaskehalsen i annoteringspipelinen din i dag.
En tilpasset ende-til-ende datakommentarløsning for å trene AI / ML-algoritmer
AI lever av store mengder data og utnytter maskinlæring (ML), dyp læring (DL) og naturlig språkbehandling (NLP) for å kontinuerlig lære og utvikle seg. Shaips dataannoteringsverktøy gjør data med spesifikke objekter gjenkjennelige for AI-motorer. Merking av objekter innenfor tekst, bilder, skanninger osv. gjør det mulig for maskinlæringsalgoritmer å tolke de merkede dataene og få opplæring i å løse reelle forretningssaker.
Oppgaven med datamerking og merking må oppfylle to essensielle parametere: kvalitet og nøyaktighet. Tross alt er dette dataene som både validerer og trener AI- og ML-modellene teamet ditt utvikler. Nå kan AI og ML ikke bare tenke raskere, men smartere. Det er de nødvendige dataene til kraften som både tenker og validerer modellresultatene dine.
Vi er et av svært få datamerkingsselskaper som har kapasiteten og erfaringen som er uten sidestykke
- Godt kommenterte og gullstandarddata fra ekspertkommentatorer
- Domeneeksperter på tvers av bransjevertikaler for datamerkingsprosjekter, dvs. lisensierte helsepersonell til å utføre medisinske merknadsoppgaver
- Eksperter hjelper til med å formulere prosjektretningslinjene
- Diverse dataannoteringstjenester som bildesegmentering, objektdeteksjon, klassifisering, grensefelt, lyd, NER, sentimentanalyse
Dra nytte av neste generasjons kognitive datamerkingstjenester for å innhente lett tilgjengelige kvalitetsdata for å trene AI/ML-algoritmer, utviklet av vårt utvalg av dataannoteringseksperter, for å akselerere dyp læring.
Du har endelig funnet det rette selskapet for datakommentarer
Ekspert arbeidsstyrke
Vårt utvalg av eksperter som er dyktige på datakommentarer kan skaffe nøyaktig kommenterte datasett.
Få mest mulig ut av AI
Datamerking genererer datasett av høy kvalitet og klar til bruk som gjør det mulig for AI/ML-modeller å generere dypere innsikt.
Skalerbarhet
Som et av de beste dataannoteringsselskapene våre kan domeneekspertene våre håndtere høye volumer samtidig som kvaliteten opprettholdes og kan skalere driften etter hvert som virksomheten din vokser.
Fokus på vekst og innovasjon
Teamet vårt hjelper deg med å forberede data for opplæring av AI-motorer, og sparer verdifull tid og ressurser. Med outsourcing kan teamet ditt fokusere på utviklingen av robuste algoritmer og overlate den kjedelige delen av jobben til oss.
Multi-Source/ Cross-Industry evner
Teamet analyserer data fra flere kilder og er i stand til å produsere AI-treningsdata effektivt og i volum på tvers av alle bransjer.
Hold deg i forkant av
konkurranse
Det brede spekteret av variable data gir AI store mengder informasjon som trengs for å trene raskere.
konkurranse~~POS=TRUNC priser
Som et av de ledende datamerkingsselskapene sikrer vi at prosjekter leveres innenfor budsjettet ditt ved hjelp av vår robuste datamerkingsplattform
Eliminer intern skjevhet
AI-modeller mislykkes fordi team som arbeider med data utilsiktet introduserer skjevheter, skjevheter i sluttresultatet og påvirker nøyaktigheten. Leverandøren av datakommentarer gjør imidlertid en bedre kommentarjobb ved å eliminere antagelser og skjevheter.
Bedre kvalitet
Domeneeksperter, som kommenterer dag inn og dag ut, vil gjøre en overlegen jobb sammenlignet med et team, som trenger å imøtekomme annoteringsoppgaver i deres travle timeplan. Det er unødvendig å si at det gir bedre resultater.
Beste AI Data Annotation Services
Tekstkommentar
Generell tekstkommentar
Vi tilbyr kognitive tekstdatakommentartjenester gjennom vårt patenterte tekstmerknadsverktøy som er utviklet for å tillate organisasjoner å låse opp viktig informasjon i ustrukturert tekst. Dataanmerkning med hensyn til tekst hjelper maskiner til å forstå det menneskelige språket. Med rik erfaring innen naturlig språk og lingvistikk er vi godt rustet til å håndtere tekstkommentarprosjekter av enhver skala. Vårt kvalifiserte team kan jobbe med forskjellige tekstkommentartjenester som navngitt enhetsgjenkjenning, intensjonsanalyse, sentimentanalyse, etc.
Medisinsk tekstanmerkning
80 % av dataene i helsedomenet er ustrukturerte, noe som gjør den utilgjengelig for tradisjonelle analyseløsninger. Uten manuell intervensjon begrenser det mengden brukbare data og dens innvirkning på en organisasjons beslutningstaking. Å forstå tekst i helsevesenet krever en dyp forståelse av helseterminologi for å frigjøre potensialet. Som et av de fremste AI-annoteringsselskapene tilbyr vi domeneeksperter som hjelper deg med å merke og kommentere dine medisinske data for å forbedre AI-motorene.
De ustrukturerte dataene kan inkludere legenotater, utskrivningsoppsummeringer og patologirapporter, ved bruk av naturlig språkbehandling for å levere domenespesifikk innsikt om informasjon, for eksempel symptomer, sykdom, allergier og medisiner, for å bidra til å gi innsikt for omsorg.
- Skaler enkelt etter behov med forenklet prissetting av datakommentarer – betal ettersom du vokser forretningsmodell
- Plattformen er designet for å kommentere med PHI i tankene
- Uttrekk av konsepter fra enhver kilde til ustrukturert tekst i avidentifiserte medisinske journaler
- Svært tilpassbar annoteringsplattform, som gir muligheten til å skreddersy etikettene til forskjellige helsevesen
Bildekommentar
Generell bildekommentar
- Bildekommentarer er prosessen med å knytte en del av et bilde eller hele bildet til en identifikasjonsetikett. Med våre bildekommentarverktøy og proprietære plattform kan vi kommentere bilder ved hjelp av ulike teknikker, f.eks. avgrensningsboks, 3D-felter, semantisk merknad, pikselvis segmentering, polygoner, bildeklassifisering og mer for å lage opplæringsdatasett for maskinlæringsmodeller for å forbedre din AI motorer.
- AI-aktiverte systemer med menneskelige annotatorer, forbedrer effektiviteten for å automatisere de mest repeterende aktivitetene som er utsatt for feil. Vi kan enkelt skalere til 1000-vis av annotatorer for å administrere alle størrelser på prosjekter.
Medisinsk bildekommentar
Hos Shaip forstår vi hvor kritisk medisinsk bildespråk er for helsevesenet. Fra å oppdage anomalier og svulster som kan forbli ubemerket for det menneskelige øyet til å studere kreftfremkallende stoffer og sykdommer, medisinsk bildeannotering krever fullstendig mestring over ferdigheter og lufttett bransjeekspertise. Vårt interne team av eksperter passer med rette regningen ettersom de manuelt kan kommentere medisinske bildedata med sin praktiske bransjeekspertise. Teamet vårt kan jobbe med forskjellige bildebaserte datasett som røntgenbilder, CT-skanninger, MR-er og mer.
- AI-støttede maskiner bruker datasyn for å oppdage mønstre og korrelere det samme med medisinske bildedata for å identifisere mulige sykdommer og utarbeide rapporter etter analyse.
- Røntgen, CT-skanning, MR og andre bildebaserte testrapporter kan enkelt screenes for å forutsi ulike plager.
- Vår medarbeiderutdannede helsepersonell hjelper til med å merke bilder ved hjelp av en rekke manuelle prosesser og avansert bildeklassifiseringsteknologi for å tilby en raskere helseannotering for å bygge modellene dine.
Lydkommentar
Lydkommentartjenester har vært en sterk styrke for Shaip siden begynnelsen. Utvikle, tren og forbedre konversasjons-AI, chatbots og talegjenkjenningsmotorer med våre toppmoderne lydkommentartjenester. Vårt nettverk av kvalifiserte lingvister over hele verden med et erfarent prosjektlederteam kan samle timer med flerspråklig lyd og kommentere store datamengder for å trene stemmeaktiverte applikasjoner. Vi transkriberer også lydfiler for å trekke ut meningsfull innsikt som er tilgjengelig i lydformater.
Videokommentar
Fang hvert objekt i videoen, bilde-for-bilde, og merk det for å gjøre de bevegelige objektene gjenkjennelige av maskiner med vårt avanserte videoannoteringsverktøy. Vi har teknologien og erfaringen til å tilby videokommentartjenester som hjelper deg med omfattende merkede datasett for alle dine videoannoteringsbehov. Vi hjelper deg med å bygge dine datasynsmodeller nøyaktig og med ønsket nøyaktighetsnivå.
Grunner til å velge Shaip som din pålitelige AI-datainnsamlingspartner
porsjoner
Dedikerte og trente team:
- 30,000+ samarbeidspartnere for dataskaping, merking og kvalitetssikring
- Godkjent prosjektlederteam
- Erfarent produktutviklingsteam
- Talentpool-innkjøps- og onboarding-team
Prosess
Høyeste prosesseffektivitet er sikret med:
- Robust 6 Sigma Stage-Gate-prosess
- Et dedikert team av 6 Sigma svarte belter – nøkkelprosesseiere og overholdelse av kvalitet
- Kontinuerlig forbedring og tilbakemeldingssløyfe
Plattform
Den patenterte plattformen tilbyr fordeler:
- Nettbasert ende-til-ende-plattform
- Upåklagelig kvalitet
- Raskere TAT
- Sømløs levering
porsjoner
Dedikerte og trente team:
- 30,000+ samarbeidspartnere for dataskaping, merking og kvalitetssikring
- Godkjent prosjektlederteam
- Erfarent produktutviklingsteam
- Talentpool-innkjøps- og onboarding-team
Prosess
Høyeste prosesseffektivitet er sikret med:
- Robust 6 Sigma Stage-Gate-prosess
- Et dedikert team av 6 Sigma svarte belter – nøkkelprosesseiere og overholdelse av kvalitet
- Kontinuerlig forbedring og tilbakemeldingssløyfe
Plattform
Den patenterte plattformen tilbyr fordeler:
- Nettbasert ende-til-ende-plattform
- Upåklagelig kvalitet
- Raskere TAT
- Sømløs levering
Bruk saker
Klinisk tekstkommentar
Leverte 30,000 9+ avidentifiserte kliniske dokumenter i samsvar med Safe Harbor-retningslinjene. Disse dokumentene ble annotert (Named Entity Recognition) med 4 kliniske enhetstyper og XNUMX relasjoner for å trene AI-modeller som tar sikte på å forbedre pasientbehandlingen.
Anmerkning for forsikringsskjemaer
Annotering av 10,000 10+ forsikringsskjemaer med opptil XNUMX enhetsmerker for å dele skjemaer inn i farlig forsikring vs. generell forsikring vs. ikke-forsikring og kommentert i henhold til retningslinjene ved å bruke landstaben for forsikrings-AI.
Auto Video Tag
Merket 6,000+ kvantifiserbare objekter fra 500+ videofiler basert på retningslinjer for å gjøre databasene søkbare for å utvikle automatiske videomerkings- og gjenkjenningsapplikasjoner som er i stand til å trekke ut og merke objekter som finnes i videoscener.
Anbefalte ressurser
Kjøperhåndbok
Kjøperveiledning for datamerking og datamerking
Så du vil starte et nytt AI/ML-initiativ og innser at det å finne gode data vil være en av de mer utfordrende aspektene ved driften din. Utdataene til AI/ML-modellen din er bare like god som dataene.
Blogg
Intern eller outsourcet datakommentar – som gir bedre AI-resultater?
I 2020 ble 1.7 MB data laget hvert sekund av mennesker. Og samme år produserte vi nesten 2.5 kvintillioner databyte hver dag i 2020. Dataforskere spår det innen 2025.
Blogg
TOPP 10 vanlige spørsmål (FAQs) om datamerking
Hver ML-ingeniør ønsker å utvikle en pålitelig og nøyaktig AI-modell. Dataforskere bruker nesten 80 % av tiden sin på å merke og utvide data. Det er derfor modellens ytelse avhenger av kvaliteten på dataene som brukes til å trene den.
Utvalgte klienter
Gir teamene mulighet til å bygge verdensledende AI-produkter.
Trenger du hjelp med datamerkingstjenester/datamerkingstjenester, vil en av våre eksperter gjerne hjelpe.
Ofte stilte spørsmål (FAQ)
Dataannotering er prosessen med kategorisering, merking, merking eller transkribering ved å legge til metadata til et datasett, som gjør spesifikke objekter gjenkjennelige for AI-motorer. Merking av objekter innenfor tekst-, bilde-, video- og lyddata gjør det informativt og meningsfullt for ML-algoritmer å tolke de merkede dataene, og bli trent i å løse virkelige utfordringer.
Et datakommentarverktøy er et verktøy som kan distribueres på skyen eller på lokalt eller containerisert programvareløsning som brukes til å kommentere store sett med treningsdata, dvs. tekst, lyd, bilde, video for maskinlæring.
Dataannotatorer hjelper til med kategorisering, merking, merking eller transkribering av store datasett som brukes til å trene maskinlæringsalgoritmer. Annotatører jobber vanligvis med videoer, annonser, fotografier, tekstdokumenter, tale, etc., og fester en relevant kode til innholdet for å gjøre spesifikke objekter gjenkjennelige for AI-motorer.
- Tekstkommentar (Navngitt enhetsannotering og relasjonskartlegging, nøkkelsetningsmerking, tekstklassifisering, intensjons-/sentimentanalyse, etc.)
- Bildekommentar (Bildesegmentering, objektgjenkjenning, klassifisering, nøkkelpunktkommentar, grensefelt, 3D, polygon osv.)
- Lydkommentar (Diaarisering av høyttaler, lydmerking, tidsstempling osv.)
- Videokommentar (Ramme-for-bilde-kommentar, bevegelsessporing osv.)
Dataannotering er prosessen med å legge til metadata til et datasett ved å tagge, kategorisere osv.. Basert på brukssaken i hånden, bestemmer ekspertannotatørene annoteringsteknikken som skal brukes for prosjektet.
Datamerking / datamerking gjør objektet gjenkjennelig av maskiner. Den tilbyr innledende oppsett for å trene en ML-modell for å få den til å forstå og diskriminere ulike input for å gi nøyaktige resultater.