Eksperckie usługi adnotacji danych / etykietowania danych dla maszyn przez ludzi
Dokładne dodawanie adnotacji do danych tekstowych, graficznych, dźwiękowych i wideo, aby ulepszyć modele sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML)
Wyeliminuj wąskie gardło w potoku adnotacji już dziś.
Niestandardowe kompleksowe rozwiązania do adnotacji danych do trenowania algorytmów AI / ML
Sztuczna inteligencja żywi się dużą ilością danych i wykorzystuje uczenie maszynowe (ML), głębokie uczenie (DL) i przetwarzanie języka naturalnego (NLP), aby stale uczyć się i ewoluować. Narzędzie do adnotacji danych Shaipa sprawia, że dane z określonymi obiektami są rozpoznawalne dla silników AI. Oznaczanie obiektów w tekstach, obrazach, skanach itp. umożliwia algorytmom uczenia maszynowego interpretację oznaczonych danych i przeszkolenie w zakresie rozwiązywania rzeczywistych przypadków biznesowych.
Zadanie adnotacji i etykietowania danych musi spełniać dwa podstawowe parametry: jakość i dokładność. W końcu są to dane, które zarówno weryfikują, jak i trenują modele AI i ML, które opracowuje Twój zespół. Teraz AI i ML mogą nie tylko myśleć szybciej, ale i mądrzej. Są to wymagane dane, które pozwalają na myślenie i walidację wyników Twojego modelu.
Jesteśmy jedną z niewielu firm zajmujących się etykietowaniem danych, które mają niezrównane możliwości i doświadczenie
- Dobrze opatrzone adnotacjami i złotem standardem dane od doświadczonych adnotatorów
- Eksperci dziedzinowi w różnych branżach zajmujący się projektami adnotacji do danych, tj. licencjonowani pracownicy służby zdrowia do wykonywania zadań z adnotacjami medycznymi
- Eksperci, którzy pomogą w sformułowaniu wytycznych projektu
- Różnorodne usługi adnotacji danych, takie jak segmentacja obrazu, wykrywanie obiektów, klasyfikacja, obwiednia, dźwięk, NER, analiza sentymentu
Skorzystaj z usług kognitywnego znakowania danych nowej generacji, aby uzyskać łatwo dostępne dane wysokiej jakości, aby trenować algorytmy AI/ML, opracowane przez naszą pulę ekspertów od adnotacji danych, w celu przyspieszenia głębokiego uczenia się.
W końcu znalazłeś właściwą firmę zajmującą się adnotacjami danych
Specjalistyczna siła robocza
Nasza grupa ekspertów, którzy są biegli w adnotacji danych, może pozyskać zestawy danych z dokładnymi adnotacjami.
Wykorzystaj w pełni sztuczną inteligencję
Etykietowanie danych generuje wysokiej jakości i gotowe do użycia zestawy danych, które umożliwiają modelom AI/ML generowanie głębszych wglądów.
Skalowalność
Będąc jedną z najlepszych firm zajmujących się adnotacjami danych, nasi eksperci domenowi mogą obsługiwać duże ilości danych przy zachowaniu jakości i skalować operacje wraz z rozwojem Twojej firmy.
Skup się na wzroście i innowacjach
Nasz zespół pomaga przygotować dane do trenowania silników AI, oszczędzając cenny czas i zasoby. Dzięki outsourcingowi Twój zespół może skupić się na rozwoju niezawodnych algorytmów, pozostawiając nam żmudną część pracy.
Możliwości wieloźródłowe/międzybranżowe
Zespół analizuje dane z wielu źródeł i jest w stanie wydajnie i w dużych ilościach wytwarzać dane szkoleniowe dotyczące sztucznej inteligencji we wszystkich branżach.
Wyprzedź
konkurencja
Szeroka gama zmiennych danych zapewnia sztucznej inteligencji mnóstwo informacji potrzebnych do szybszego trenowania.
konkurencyjne ceny
Jako jedna z wiodących firm zajmujących się etykietowaniem danych, zapewniamy realizację projektów w ramach Twojego budżetu za pomocą naszej niezawodnej platformy do adnotacji danych
Wyeliminuj uprzedzenia wewnętrzne
Modele sztucznej inteligencji zawodzą, ponieważ zespoły pracujące na danych nieumyślnie wprowadzają stronniczość, zniekształcając wynik końcowy i wpływając na dokładność. Jednak dostawca adnotacji danych wykonuje lepszą pracę adnotacji, eliminując założenia i stronniczość.
Lepsza jakość
Eksperci dziedzinowi, którzy codziennie dodają adnotacje, wykonają lepszą pracę w porównaniu z zespołem, który musi uwzględnić zadania związane z adnotacjami w swoim napiętym harmonogramie. Nie trzeba dodawać, że skutkuje to lepszą wydajnością.
Najlepsze usługi adnotacji danych AI
Adnotacja tekstowa
Ogólna adnotacja tekstowa
Świadczymy usługi kognitywnej adnotacji danych tekstowych za pośrednictwem naszego opatentowanego narzędzia do adnotacji tekstowych, które zostało zaprojektowane, aby umożliwić organizacjom odblokowanie krytycznych informacji w tekście nieustrukturyzowanym. Adnotacje do danych w odniesieniu do tekstu pomagają maszynom zrozumieć ludzki język. Dzięki bogatemu doświadczeniu w zakresie języka naturalnego i lingwistyki jesteśmy dobrze przygotowani do obsługi projektów adnotacji tekstowych o dowolnej skali. Nasz wykwalifikowany zespół może pracować nad różnymi usługami adnotacji tekstowych, takimi jak rozpoznawanie nazwanych jednostek, analiza intencji, analiza sentymentu itp.
Adnotacja tekstowa medyczna
80% danych w dziedzinie opieki zdrowotnej jest nieustrukturyzowanych, co czyni je niedostępnymi dla tradycyjnych rozwiązań analitycznych. Bez ręcznej interwencji ogranicza ilość użytecznych danych i ich wpływ na podejmowanie decyzji w organizacji. Zrozumienie tekstu w dziedzinie opieki zdrowotnej wymaga głębokiego zrozumienia terminologii medycznej, aby uwolnić jej potencjał. Jako jedna z czołowych firm zajmujących się adnotacjami AI zapewniamy ekspertów domeny, którzy pomogą Ci oznaczyć i opatrzyć dane medyczne w celu ulepszenia silników AI.
Nieuporządkowane dane mogą obejmować notatki lekarzy, podsumowania wypisów i raporty patologiczne, wykorzystujące przetwarzanie języka naturalnego w celu dostarczenia specyficznych dla domeny wglądu w informacje, takie jak objawy, choroby, alergie i leki, aby pomóc w uzyskaniu wglądu w opiekę.
- Łatwe skalowanie zgodnie z wymaganiami dzięki uproszczonym cenom adnotacji do danych — model biznesowy typu „płać w miarę rozwoju”
- Platforma została zaprojektowana do tworzenia adnotacji z myślą o PHI
- Ekstrakcja pojęć z dowolnego źródła nieustrukturyzowanego tekstu w zdeidentyfikowanej dokumentacji medycznej
- Wysoce konfigurowalna platforma adnotacji, zapewniająca możliwość dostosowania etykiet do różnych przypadków zastosowania w opiece zdrowotnej
Adnotacja obrazu
Ogólna adnotacja do obrazu
- Adnotacja do obrazu to proces kojarzenia części obrazu lub całego obrazu z etykietą identyfikacyjną. Dzięki naszym narzędziom do adnotacji obrazów i zastrzeżonej platformie możemy dodawać adnotacje do obrazów za pomocą różnych technik, np. obwiedni, prostopadłościanów 3D, adnotacji semantycznej, segmentacji pikseli, wielokątów, klasyfikacji obrazów i nie tylko, aby tworzyć zestawy danych szkoleniowych dla modeli uczenia maszynowego w celu ulepszenia Twojej sztucznej inteligencji silniki.
- Systemy wykorzystujące sztuczną inteligencję z ludzkimi adnotatorami zwiększają efektywność automatyzacji najbardziej powtarzalnych czynności, które są podatne na błędy. Możemy łatwo skalować do tysięcy adnotatorów, aby zarządzać dowolnym rozmiarem projektu.
Adnotacja do obrazu medycznego
W Shaip rozumiemy, jak krytyczne znaczenie dla opieki zdrowotnej ma obrazowanie medyczne. Od wykrywania anomalii i guzów, które mogą pozostać niezauważone dla ludzkiego oka, po badanie czynników rakotwórczych i chorób, przypisywanie obrazów medycznych wymaga pełnego opanowania umiejętności i hermetycznej wiedzy branżowej. Nasz wewnętrzny zespół ekspertów słusznie dopasowuje się do wymagań, ponieważ mogą ręcznie dodawać adnotacje do danych obrazu medycznego, korzystając z praktycznej wiedzy branżowej. Nasz zespół może pracować na różnych zestawach danych opartych na obrazach, takich jak zdjęcia rentgenowskie, tomografia komputerowa, rezonans magnetyczny i inne.
- Maszyny wspierane przez sztuczną inteligencję wykorzystują wizję komputerową do wykrywania wzorców i korelują je z danymi obrazowania medycznego w celu identyfikowania możliwych chorób i przygotowywania raportów po analizie.
- RTG, tomografia komputerowa, rezonans magnetyczny i inne raporty z badań opartych na obrazie można łatwo przeanalizować, aby przewidzieć różne dolegliwości.
- Nasz personel przeszkolony w zakresie opieki zdrowotnej pomaga oznaczać obrazy przy użyciu szeregu ręcznych procesów i zaawansowanej technologii klasyfikacji obrazów, aby zapewnić szybsze tworzenie adnotacji dotyczących opieki zdrowotnej do tworzenia modeli.
Adnotacja dźwiękowa
Usługi adnotacji dźwiękowych były mocną stroną firmy Shaip od samego początku. Rozwijaj, trenuj i ulepszaj konwersacyjną sztuczną inteligencję, chatboty i silniki rozpoznawania mowy dzięki naszym najnowocześniejszym usługom adnotacji dźwiękowych. Nasza sieć wykwalifikowanych lingwistów na całym świecie z doświadczonym zespołem zarządzającym projektami może zbierać godziny wielojęzycznego dźwięku i opisywać duże ilości danych w celu trenowania aplikacji obsługujących głos. Zajmujemy się również transkrypcją plików audio, aby wydobyć znaczące spostrzeżenia dostępne w formatach audio.
Adnotacja wideo
Uchwyć każdy obiekt w filmie klatka po klatce i dodaj do niego adnotacje, aby poruszające się obiekty były rozpoznawalne przez maszyny za pomocą naszego zaawansowanego narzędzia do adnotacji wideo. Dysponujemy technologią i doświadczeniem, aby oferować usługi adnotacji do filmów, które pomogą Ci w tworzeniu kompleksowo oznaczonych zbiorów danych dla wszystkich Twoich potrzeb związanych z adnotacjami do filmów. Pomożemy Ci zbudować modele wizji komputerowej dokładnie i z pożądanym poziomem dokładności.
Powody, dla których warto wybrać Shaip jako godnego zaufania partnera w zakresie gromadzenia danych AI
Ludzie
Dedykowane i przeszkolone zespoły:
- Ponad 30,000 współpracowników w zakresie tworzenia danych, etykietowania i kontroli jakości Q
- Uznany Zespół Zarządzania Projektami
- Doświadczony zespół rozwoju produktu
- Zespół ds. pozyskiwania i wdrażania puli talentów
Przetwarzanie
Najwyższą wydajność procesu zapewniają:
- Solidny proces 6 Sigma Stage-Gate
- Dedykowany zespół 6 czarnych pasów Sigma – Właściciele kluczowych procesów i zgodność z jakością
- Ciągłe doskonalenie i pętla sprzężenia zwrotnego
Platforma
Opatentowana platforma oferuje korzyści:
- Kompleksowa platforma internetowa
- Nienaganna jakość
- Szybsze TAT
- Bezproblemowa dostawa
Ludzie
Dedykowane i przeszkolone zespoły:
- Ponad 30,000 współpracowników w zakresie tworzenia danych, etykietowania i kontroli jakości Q
- Uznany Zespół Zarządzania Projektami
- Doświadczony zespół rozwoju produktu
- Zespół ds. pozyskiwania i wdrażania puli talentów
Przetwarzanie
Najwyższą wydajność procesu zapewniają:
- Solidny proces 6 Sigma Stage-Gate
- Dedykowany zespół 6 czarnych pasów Sigma – Właściciele kluczowych procesów i zgodność z jakością
- Ciągłe doskonalenie i pętla sprzężenia zwrotnego
Platforma
Opatentowana platforma oferuje korzyści:
- Kompleksowa platforma internetowa
- Nienaganna jakość
- Szybsze TAT
- Bezproblemowa dostawa
Przypadków użycia
Kliniczna adnotacja tekstowa
Dostarczono ponad 30,000 9 deidentyfikowanych dokumentów klinicznych zgodnych z wytycznymi Safe Harbor. Dokumenty te zostały opatrzone adnotacjami (Named Entity Recognition) z 4 typami jednostek klinicznych i XNUMX relacjami w celu trenowania modeli sztucznej inteligencji, które mają na celu poprawę opieki nad pacjentem.
Adnotacja do formularzy ubezpieczeniowych
Adnotacja ponad 10,000 10 formularzy ubezpieczeniowych z maksymalnie XNUMX tagami podmiotu, aby podzielić formularze na ubezpieczenie niebezpieczne vs. ubezpieczenie ogólne vs.
Automatyczny tag wideo
Oznaczone ponad 6,000 policzalnych obiektów z ponad 500 plików wideo w oparciu o wytyczne umożliwiające przeszukiwanie baz danych w celu opracowania aplikacji do automatycznego oznaczania i rozpoznawania wideo, które mogą wyodrębniać i oznaczać obiekty obecne w scenach wideo.
Zalecane zasoby
Przewodnik kupującego
Przewodnik kupującego dotyczący adnotacji i etykiet danych
Chcesz więc rozpocząć nową inicjatywę AI/ML i zdajesz sobie sprawę, że znalezienie dobrych danych będzie jednym z trudniejszych aspektów Twojej działalności. Dane wyjściowe Twojego modelu AI/ML są tak dobre, jak dane.
Blog
Adnotacje danych wewnętrznych lub zewnętrznych — co daje lepsze wyniki AI?
W 2020 roku co sekundę ludzie tworzyli 1.7 MB danych. W tym samym roku w 2.5 roku każdego dnia wyprodukowaliśmy prawie 2020 tryliona bajtów danych. Naukowcy zajmujący się danymi przewidują, że do 2025 roku.
Blog
TOP 10 najczęściej zadawanych pytań (FAQ) na temat etykietowania danych
Każdy inżynier ML chce opracować niezawodny i dokładny model AI. Naukowcy zajmujący się danymi spędzają prawie 80% swojego czasu na etykietowaniu i powiększaniu danych. Dlatego wydajność modelu zależy od jakości danych wykorzystywanych do jego trenowania.
Wyróżnieni klienci
Umożliwianie zespołom tworzenia wiodących na świecie produktów AI.
Potrzebujesz pomocy w zakresie usług adnotacji/oznaczania danych, jeden z naszych ekspertów chętnie Ci pomoże.
Najczęściej zadawane pytania (FAQ)
Adnotacja danych to proces kategoryzacji, etykietowania, tagowania lub transkrypcji poprzez dodawanie metadanych do zbioru danych, dzięki czemu określone obiekty są rozpoznawalne dla silników AI. Oznaczanie obiektów w danych tekstowych, graficznych, wideo i audio sprawia, że algorytmy ML mają znaczenie informacyjne i zrozumiałe dla interpretacji oznaczonych danych i są przeszkolone w rozwiązywaniu rzeczywistych wyzwań.
Narzędzie do adnotacji danych to narzędzie, które można wdrożyć w chmurze lub lokalnym lub kontenerowym rozwiązaniu programowym, które służy do opisywania dużych zestawów danych szkoleniowych, takich jak tekst, dźwięk, obraz, wideo na potrzeby uczenia maszynowego.
Adnotatory danych pomagają w kategoryzacji, etykietowaniu, tagowaniu lub transkrypcji dużych zbiorów danych używanych do trenowania algorytmów uczenia maszynowego. Adnotatorzy zwykle pracują nad filmami, reklamami, zdjęciami, dokumentami tekstowymi, mową itp. i dołączają do treści odpowiedni tag, aby określone obiekty były rozpoznawalne dla silników AI.
- Adnotacja tekstowa (Adnotacje nazwanych jednostek i mapowanie relacji, znakowanie fraz kluczowych, klasyfikacja tekstu, analiza intencji/nastrojów itp.)
- Adnotacja obrazu (Segmentacja obrazu, wykrywanie obiektów, klasyfikacja, adnotacja punktu kluczowego, ramka graniczna, 3D, wielokąt itp.)
- Adnotacja dźwiękowa (Diaryzacja mówcy, etykiety audio, znaczniki czasu itp.)
- Adnotacja wideo (Adnotacje klatka po klatce, śledzenie ruchu itp.)
Adnotacja danych to proces dodawania metadanych do zbioru danych poprzez tagowanie, kategoryzowanie itp. Na podstawie danego przypadku użycia eksperci dokonujący adnotacji decydują o technice adnotacji, która zostanie użyta w projekcie.
Adnotacja danych / etykietowanie danych sprawia, że obiekt jest rozpoznawalny przez maszyny. Oferuje wstępną konfigurację do trenowania modelu ML, aby zrozumieć i rozróżnić różne dane wejściowe, aby zapewnić dokładne wyniki.