Shaip er nå en del av Ubiquity-økosystemet: Samme team – nå støttet av utvidede ressurser for å støtte kunder i stor skala.
|
Optimaliser maskinlæringsmodulene dine for ytelse og presisjon og forstyrre markedssegmenter som krever geospatial innsikt
Antallet unike brukstilfeller for geospatiale AI-bedrifter øker for hver dag, og for den mest presise produksjonen trenger du lufttette treningsdata. Antall sektorer som Ride-sharing – Uber, Logistikk, Farming, Infra, som bruker lokasjon og GIS er få fremtredende eksempler. Markedsstatistikk vil hjelpe deg å forstå stillingen bedre.
Bransje:
Det er anslått at minst 80% av all data er geografisk i sin natur, da mesteparten av informasjonen rundt oss kan georefereres. Ved dette tiltaket, 80% av de 2.5 exabytene med big data som genereres hver dag er geografiske.
Når brukere jobber med løsningene dine, forventer de å få presise detaljer som vil hjelpe dem med å utføre oppgavene sine. Det kan være å planlegge en rute å ta på en motorvei, lete etter steder i nærheten, jakte på eiendommer, vurdere værforholdene for et sted eller noe. Uansett hva de gjør, trenger de superskarpe resultater, som bare kan stamme fra konsekvent trening ved bruk av treningsdata av høy kvalitet for geospatiale prosjekter.
Det er der vi kommer inn med vår kompetanse og datanettverk.
Satellittbilder spiller en avgjørende rolle i innhenting av kvalitet og presise geospatiale data for AI-prosjekter. Vårt upåklagelige nettverk og lufttette modus operandi sikrer at du får de mest nøyaktige, relevante og oppdaterte treningsdataene for dine treningsformål for nøyaktig trening av AI-modellen din.
Geospatiale data består av flere vanlige, uregelmessige og unormale bilder og former. Å kommentere hvert element i datasett krever grundig oppmerksomhet på detaljer og kvalitetsarbeidstid. Våre små og mellomstore bedrifter og dataspesialister gjør en ekstra mil for å sørge for at hver enkelt piksel eller byte av dataene dine er korrekt kommentert.
Annotatører plotter punkter på hver ende eller kant av et objekt, uavhengig av form eller størrelse i et bilde/video. Innen logistikk tetter Geo.AI gapet og samler nøyaktig stedsinformasjon som effektiviserer levering.
Oppdag forekomster av statiske eller bevegelige objekter innenfor en ramme (bilde eller video), for å oppdage og spore objekter. Ridedelingsselskaper gjennom Geo AI kan beregne tettheten av biler og deres tilgjengelighet i et bestemt område.
Punkter plasseres på spesifikke deler i et bilde av ekspertkommentarer for å hjelpe med å finne, skille eller identifisere objektene og se bildet i sin helhet
Bilder klubbes/segmenteres nøyaktig i forskjellige komponenter og merkes deretter for å oppdage objekter innenfor en gitt ramme.
Trekk ut informasjon innen regionen som studeres. Intelligens som kan trekkes ut er geolokalisering, sesongmessige og tidsmessige variasjoner, etc.
Klassifiser objekter i et bilde basert på tilpassede taksonomier, inkludert land, vei, kjøretøy, boligeiendom, etc.
Dedikerte og trente team:
Høyeste prosesseffektivitet er sikret med:
Den patenterte plattformen tilbyr fordeler:
Administrert arbeidsstyrke for full kontroll, pålitelighet og produktivitet
En kraftig plattform som støtter ulike typer merknader
Minimum 95 % nøyaktighet sikret for overlegen kvalitet
Globale prosjekter på tvers av 60+ land
SLAer i bedriftsgrad
Klassens beste kjøredatasett i det virkelige liv
Gir teamene mulighet til å bygge verdensledende AI-produkter.
