Ekspertdatakommentartjenester for maskiner av mennesker
Kommenter tekst-, bilde-, lyd- og videodataene dine nøyaktig for å forbedre modellene dine for kunstig intelligens (AI) og maskinlæring (ML)
Få fart på AI-utviklingen din med vår dataannoteringsekspertise.
Datakommentarløsninger: Uovertruffen kvalitet, hastighet og sikkerhet
For optimal og nøyaktig forståelse av datasett, må AI-modeller forstå i dybden hvert eneste lille objekt og elementdel av datasettet. Shaips dataannoteringsmetodikk stammer fra utrolig oppmerksomhet på detaljer, der mindre objekter i skanninger, tegnsetting i tekster, elementer i bakgrunner og stillhet i lyd er merket for mest mulig presisjon.
Shaips fremtredende funksjoner
- Gullstandard datakommentarer er sikret i hvert datasett som leveres
- Bransje- og domenespesifikke SMBer og veteraner utplassert for å kommentere og validere data
- Presisjonsannoteringstjenester på tvers av bildesegmentering, objektdeteksjon, grensefelt, sentimentanalyse, klassifisering og mer
- Eksperter hjelper til med å formulere prosjektretningslinjene
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.
Shaip Data Annotation Services – Vi setter vår ære i å merke
Tekstkommentar
Vi tilbyr kognitive tekstdatakommentartjenester gjennom vårt patenterte tekstkommentarverktøy som er designet for å tillate organisasjoner å låse opp viktig informasjon i ustrukturert tekst.
- Sentimentanalyse
- samandrag
- Klassifisering
- Svar på spørsmål
- Anerkjennelse av navngitt enhet
Bildekommentar
Gjør dine datasynsambisjoner med våre skreddersydde bildekommentartjenester. Vi balanserer skala og kvalitet slik at modellene dine genererte de mest nøyaktige resultatene.
- Objektdeteksjon
- Klassifisering
- Posisjonsvurdering
- OCR-kommentar
- segmentering
- Flislagt og flerlags bilder
Lydkommentar
Ved å distribuere spesifikke lingvister for hvert språkkrav, sikrer lydkommentartjenestene våre at datasett er merket for å forbedre AI-modeller for samtale.
- Talegjenkjenning
- Høyttalergjenkjenning
- Deteksjon av lydhendelser
- Klassifisering
Videokommentar
Vi bruker en frame-by-frame-tilnærming når vi kommenterer videoer, og sikrer at vi inkluderer hvert minutt fragment av objektet som vises i opptakene.
- Objektsporing og lokalisering
- Klassifisering
- Forekomstsegmentering og sporing
- Handlingsdeteksjon
- Posisjonsvurdering
- Lane deteksjon
Hvorfor velge Shaip fremfor andre datamerkingsselskaper
Shaips dataannoteringsteam leverer toppkvalitetsekspertise for organisasjoner i alle størrelser og bransjer.
Hver bransje trenger nøyaktige og pålitelige data.
Shaip tilbyr spesialiserte løsninger for flere sektorer og bruksområder.
Førsteklasses datakommentarer fra domeneeksperter.
Samarbeid med spesialister for å håndtere vanskelige brukssaker og oppfylle dine databehov.
Flerspråklig treningsdata av høy kvalitet.
Vi tilbyr varierte språkopplæringsdata av topp kvalitet, skreddersydd for å dekke et bredt spekter av språklige behov.
Dedikerte og trente team:
- 30,000+ samarbeidspartnere for dataskaping, merking og kvalitetssikring
- Godkjent prosjektlederteam
- Erfarent produktutviklingsteam
- Talentpool-innkjøps- og onboarding-team
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
Den patenterte plattformen tilbyr fordeler:
- Nettbasert ende-til-ende-plattform
- Upåklagelig kvalitet
- Raskere TAT
- Sømløs levering
Vellykkede historier
Mer enn 30 XNUMX dokumenter er slettet og kommentert for innholdsmoderering
For å bygge automatisert innholdsmoderering ML-modellen delt inn i kategoriene Giftige, Voksne eller Seksuelt Eksplisitt.
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, 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.