Centrum zasobów AI
Stworzone i wyselekcjonowane dla światowej klasy zespołów AI
Studium przypadku
Dane szkoleniowe do budowania wielojęzycznej konwersacyjnej sztucznej inteligencji
Wysokiej jakości dane audio pozyskiwane, tworzone, nadzorowane i transkrybowane w celu trenowania konwersacyjnej sztucznej inteligencji w 40 językach.
Studium przypadku
Gromadzenie danych wypowiedzi w celu zbudowania wielojęzycznego asystenta cyfrowego
Dostarczono ponad 7 milionów wypowiedzi z ponad 22 tysiącami godzin danych dźwiękowych, aby zbudować wielojęzycznych asystentów cyfrowych w 13 językach.
Studium przypadku
Ponad 30 XNUMX dokumentów internetowych usuniętych i opatrzonych adnotacjami do moderacji treści
Zbudowanie automatycznego moderowania treści Model ML podzielony na kategorie Toksyczne, Dojrzałe lub O charakterze jednoznacznie seksualnym
Jak dane dotyczące szkolenia robotów i zestawy danych manipulacyjnych napędzają robotykę w świecie rzeczywistym w 2026 r.
Większość modeli robotycznych działa bez zarzutu w wersji demonstracyjnej, ale rozpada się podczas wdrożenia. Przyczyną prawie nigdy nie jest architektura – to dane.
Strategia danych szkoleniowych robotów: teleoperacja kontra symulacja kontra ludzkie wideo dla wcielonej sztucznej inteligencji
Stworzenie polityki robotów, która działa w realnym świecie, nie jest już problemem komputerowym – to problem danych. Zespoły zajmujące się ucieleśnioną sztuczną inteligencją mają trzy
Zestaw danych fizycznej sztucznej inteligencji: demonstracje na ludziach, działania robotów, dane VLA i zadania długoterminowe
Większość zespołów zajmujących się sztuczną inteligencją wie, że potrzebuje danych. Niewielu wie, że potrzebuje ich stosu. Możliwości wdrożonego robota humanoidalnego, autonomicznego lub magazynowego
22 najlepsze zestawy danych OCR typu open source do trenowania modeli ML w 2026 r.
Optyczne rozpoznawanie znaków obsługuje teraz skanowanie paragonów, weryfikację tożsamości, automatyzację faktur, digitalizację archiwów historycznych i aplikacje do notatek oparte na rysiku. Przewiduje się, że rynek OCR osiągnie
Fizyczna sztuczna inteligencja na nowo definiuje autonomiczną inteligencję
Przez ostatnią dekadę sztuczna inteligencja żyła głównie na ekranie. Odpowiadała na pytania, kończyła zdania, sortowała obrazy i polecała kolejne filmy do obejrzenia.
VLM kontra VLA: Dlaczego modele wizyjno-językowe nie wystarczają dla robotyki
W rozmowach robotów mieszają się dwie klasy modeli: modele wizyjno-językowe i modele wizyjno-językowo-działaniowe. Brzmią podobnie, oba przyswajają obrazy i tekst, a oba pochodzą z
Modele VLA: Czego modele wizji-języka-działania potrzebują od danych treningowych
Przejście od chatbotów do robotów wykonujących polecenia w języku naturalnym przebiega przez jedną klasę modeli. Modele VLA — modele wizji-języka-działania — łączą w sobie wizualne
Dane z czujników dotykowych: sygnał szkoleniowy dla robotów, które naprawdę potrafią czuć
Roboty widzą. Internetowe zbiory danych obrazowych i dekada udoskonalonych modeli umożliwiły to. Ale poproś robota, żeby faktycznie podniósł na wpół zmiażdżony…
Jak adnotować dane robotyki: obiekty, działania, intencje, ruch i tryby awarii
Robot, który wybiera niewłaściwe pudełko, zatrzymuje się na oczach człowieka lub upuszcza delikatną część, rzadko ulega awarii z powodu złego kodu.
Skalowanie fizycznej sztucznej inteligencji i robotyki humanoidalnej
Shaip zbudował kompleksowy proces operacji na danych obejmujący konfigurację sceny, mapowanie kodów QR, śledzenie pięciu czujników, próby uczestników, moderowane przechwytywanie i przepływy pracy przeglądu w celu obsługi 100 zdefiniowanych przez klienta zadań i dostarczania gotowych do użycia w modelu zestawów danych sztucznej inteligencji na dużą skalę.
Syntetyczne zbiory danych dotyczące przypadków podatkowych w USA
Wraz ze wzrostem możliwości systemów sztucznej inteligencji w dziedzinie podatków, jakość danych ewaluacyjnych staje się kluczowym czynnikiem różnicującym. Klient potrzebował obszernego zbioru danych realistycznych indywidualnych przypadków podatkowych, obejmujących federalne wymogi dotyczące rozliczeń oraz zróżnicowanie na poziomie stanowym w całych Stanach Zjednoczonych.
Jakość klonowania głosu z oceną ludzką
Modele klonowania głosu mogą brzmieć imponująco w wersjach demonstracyjnych, ale w praktyce wciąż nie sprawdzają się. Klient potrzebował wiarygodnego sposobu pomiaru, czy jego model rzeczywiście się poprawia – szczególnie w przypadku indyjskiego języka angielskiego, który był priorytetowym rynkiem wdrożeniowym.
Dane szkoleniowe do budowania wielojęzycznej konwersacyjnej sztucznej inteligencji
Wysokiej jakości dane audio pozyskiwane, tworzone, nadzorowane i transkrybowane w celu trenowania konwersacyjnej sztucznej inteligencji w 40 językach.
Gromadzenie danych wypowiedzi w celu zbudowania wielojęzycznego asystenta cyfrowego
Dostarczono ponad 7 milionów wypowiedzi z ponad 22 tysiącami godzin danych dźwiękowych, aby zbudować wielojęzycznych asystentów cyfrowych w 13 językach.
Ponad 30 XNUMX dokumentów internetowych usuniętych i opatrzonych adnotacjami do moderacji treści
Zbudowanie automatycznego moderowania treści Model ML podzielony na kategorie Toksyczne, Dojrzałe lub O charakterze jednoznacznie seksualnym
Zbieraj, segmentuj i transkrybuj dane audio w 8 językach indyjskich
Ponad 3 8 godzin zebranych, podzielonych na segmenty i transkrybowanych danych dźwiękowych w celu zbudowania wielojęzycznej technologii mowy w XNUMX językach indyjskich.
Kolekcja kluczowych fraz dla samochodowych systemów aktywowanych głosem
Ponad 200 12 kluczowych fraz/wskazówek dotyczących marki zebranych w 2800 globalnych językach od XNUMX użytkowników w określonym czasie.
Ponad 8 tys. godzin dźwięku Automatycznie
Rozpoznawanie mowy
Aby pomóc klientowi w opracowaniu planu rozwoju mowy w zakresie technologii mowy dla języków indyjskich.
Zbieranie obrazów i adnotacje w celu poprawy rozpoznawania obrazów
Wysokiej jakości dane obrazu pozyskiwane i opatrzone adnotacjami w celu trenowania modeli rozpoznawania obrazu dla nowej serii smartfonów.
Umożliwianie inteligentniejszych centrów telefonicznych dzięki wnioskom opartym na sztucznej inteligencji
Przekształć działanie call center dzięki analizie emocji i nastrojów w rozmowach opartej na sztucznej inteligencji.
Ulepszanie modeli predykcyjnych w opiece zdrowotnej dzięki generatywnej sztucznej inteligencji
Odkryj, w jaki sposób predykcyjne modele opieki zdrowotnej osiągają większą dokładność dzięki generatywnej sztucznej inteligencji i modelom nauczania LLM.
Projekt adnotacji LiDAR dla autonomicznych pojazdów SmartCity
Dowiedz się, jak Shaip pomyślnie opisał 15,000 XNUMX klatek danych LiDAR i kamer na potrzeby SmartCity.
Monity płatności UPI oparte na głosie: uwzględnianie różnorodności dla AI
Shaip opracowuje kompleksowy system płatności UPI oparty na głosie, wykorzystujący różnorodne nagrania dźwiękowe o charakterze kulturowym.
Zwiększanie dokładności chatbotów e-commerce dzięki rozumowaniu CoT
Szczegółowe spojrzenie na implementację szybkiej inżynierii opartej na CoT w e-commerce.
Usprawnianie procesów wcześniejszej autoryzacji poprzez adnotacje dotyczące przestrzegania wytycznych
Zmień zasady uprzedniej autoryzacji medycznej dzięki specjalistycznym adnotacjom danych klinicznych i przestrzeganiu wytycznych.
Wzbogacanie inteligencji klinicznej otoczenia za pomocą syntetycznych rozmów pacjent-lekarz
Twórz wysokiej jakości syntetyczne konwersacje na temat opieki zdrowotnej z udziałem różnych uczestników i symulacji rzeczywistego środowiska klinicznego.
Precyzja danych onkologicznych: deidentyfikacja i adnotacja dla innowacji w modelach NLP
Studium przypadku z zakresu przetwarzania języka naturalnego w onkologii: rozwiązania do przetwarzania danych o raku oparte na sztucznej inteligencji na potrzeby badań w zakresie opieki zdrowotnej.
Kolekcja audio do śpiewu oparta na głosie dla EQ
Zróżnicowana kolekcja nagrań dźwiękowych do nauki algorytmów korekcji i kompresji.
Zbieranie danych wideo zapobiegające podszywaniu się
Dowiedz się, w jaki sposób Shaip udostępnił 25 tys. filmów w celu udoskonalenia modeli wykrywania oszustw za pomocą sztucznej inteligencji.
Opracowywanie danych medycznych, usuwanie identyfikatorów i adnotacje CM ICD-10
Umożliwiamy precyzyjną sztuczną inteligencję dzięki licencjonowaniu danych, anonimizacji i adnotacjom.
Gotowe zestawy danych do rozpoznawania twarzy
Przyspieszamy szkolenie sztucznej inteligencji i ograniczamy stronniczość dzięki etycznie pozyskiwanym, zróżnicowanym zbiorom danych dla światowego lidera technologicznego.
Ulepszanie zapytania wyszukiwania
Poprawa trafności wyszukiwania poprzez wykorzystanie ludzkiej oceny i ustrukturyzowanej taksonomii w celu rozwiązania niejednoznacznych przypadków dla polskiego lidera e-commerce.
Badania nad deidentyfikacją metodą rezonansu magnetycznego
Wieloośrodkowy program badawczy wybrał firmę Shaip do zaprojektowania i walidacji procesu anonimizacji obrazów MRI, który zabezpiecza ok. 100 tys. skanów w celu zgodnego z przepisami udostępniania danych.
Amyloidoza serca z komentarzem eksperta do tomografii komputerowej
Grupa zajmująca się sztuczną inteligencją kliniczną nawiązała współpracę z Shaip, aby przekształcić kryteria kardiologicznej tomografii komputerowej wczesnej amyloidozy w gotowe do produkcji etykiety ML.
Zbiór danych obrazu twarzy z uwzględnieniem zróżnicowania postępu wiekowego
Tak wielu uczestników, korpus obrazów twarzy oddzielonych w czasie, aby wzmocnić uczciwość i solidność modeli przetwarzania obrazu.
Poradnik kupującego: Multimodalna sztuczna inteligencja
Multimodalna sztuczna inteligencja to coś więcej niż tylko postęp technologiczny — to fundamentalna zmiana w sposobie, w jaki maszyny rozumieją świat i wchodzą z nim w interakcje. W miarę jak firmy nadal generują i gromadzą różne rodzaje danych, zdolność do przetwarzania i rozumienia tych wielu modalności jednocześnie staje się nie tylko zaletą, ale koniecznością.
Przewodnik kupującego: adnotacje/etykiety do 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, których używasz do jego trenowania – dlatego wiedza, którą stosujesz do agregacji danych, adnotacji i etykietowania, ma kluczowe znaczenie.
Przewodnik kupującego: gromadzenie danych AI
Maszyny nie mają własnego umysłu. Są pozbawieni opinii, faktów i możliwości, takich jak rozumowanie, poznanie i inne. Aby przekształcić je w potężne media, potrzebujesz algorytmów opracowanych na podstawie danych. Dane, które są istotne, kontekstowe i aktualne. Proces zbierania takich danych dla maszyn nazywa się gromadzeniem danych AI.
Przewodnik kupującego: kompletny przewodnik po konwersacyjnej sztucznej inteligencji
Chatbot, z którym rozmawiałeś, działa na zaawansowanym konwersacyjnym systemie sztucznej inteligencji, który jest szkolony, testowany i zbudowany przy użyciu mnóstwa zestawów danych rozpoznawania mowy. Jest to fundamentalny proces stojący za technologią, która sprawia, że maszyny są inteligentne i właśnie to omówimy i zbadamy.
Przewodnik kupującego: adnotacja do obrazu w CV Image
Wizja komputerowa polega na nadaniu sensu światu wizualnemu w celu wyszkolenia aplikacji widzenia komputerowego. Jego sukces całkowicie sprowadza się do tego, co nazywamy adnotacją do obrazu – fundamentalnego procesu stojącego za technologią, która sprawia, że maszyny podejmują inteligentne decyzje i to jest dokładnie to, o czym będziemy dyskutować i badać.
Przewodnik dla kupujących: adnotacje i etykiety wideo
To dość powszechne powiedzenie, które wszyscy słyszeliśmy. że obraz może powiedzieć tysiąc słów, wyobraź sobie, co może mówić wideo? Może milion rzeczy. Żadna z obiecanych przełomowych aplikacji, takich jak autonomiczne samochody czy inteligentne kasy detaliczne, nie jest możliwa bez adnotacji wideo.
Przewodnik kupującego: duże modele językowe LLM
Czy kiedykolwiek podrapałeś się po głowie, zdumiony tym, jak Google lub Alexa wydawały się „dostać” cię? A może czytałeś wygenerowany komputerowo esej, który brzmi niesamowicie po ludzku? Nie jesteś sam. Nadszedł czas, aby odsunąć kurtynę i odkryć sekret: duże modele językowe lub LLM.
Przewodnik kupującego: wysokiej jakości dane szkoleniowe AI
W świecie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego trening danych jest nieunikniony. Jest to proces, który sprawia, że moduły uczenia maszynowego są dokładne, wydajne i w pełni funkcjonalne. Przewodnik szczegółowo omawia, czym są dane treningowe AI, rodzaje danych treningowych, jakość danych treningowych, gromadzenie danych i licencjonowanie oraz wiele innych.
Jak dane dotyczące szkolenia robotów i zestawy danych manipulacyjnych napędzają robotykę w świecie rzeczywistym w 2026 r.
Większość modeli robotycznych działa bez zarzutu w wersji demonstracyjnej, ale rozpada się podczas wdrożenia. Przyczyną prawie nigdy nie jest architektura – to dane.
Strategia danych szkoleniowych robotów: teleoperacja kontra symulacja kontra ludzkie wideo dla wcielonej sztucznej inteligencji
Stworzenie polityki robotów, która działa w realnym świecie, nie jest już problemem komputerowym – to problem danych. Zespoły zajmujące się ucieleśnioną sztuczną inteligencją mają trzy
Zestaw danych fizycznej sztucznej inteligencji: demonstracje na ludziach, działania robotów, dane VLA i zadania długoterminowe
Większość zespołów zajmujących się sztuczną inteligencją wie, że potrzebuje danych. Niewielu wie, że potrzebuje ich stosu. Możliwości wdrożonego robota humanoidalnego, autonomicznego lub magazynowego
22 najlepsze zestawy danych OCR typu open source do trenowania modeli ML w 2026 r.
Optyczne rozpoznawanie znaków obsługuje teraz skanowanie paragonów, weryfikację tożsamości, automatyzację faktur, digitalizację archiwów historycznych i aplikacje do notatek oparte na rysiku. Przewiduje się, że rynek OCR osiągnie
Fizyczna sztuczna inteligencja na nowo definiuje autonomiczną inteligencję
Przez ostatnią dekadę sztuczna inteligencja żyła głównie na ekranie. Odpowiadała na pytania, kończyła zdania, sortowała obrazy i polecała kolejne filmy do obejrzenia.
VLM kontra VLA: Dlaczego modele wizyjno-językowe nie wystarczają dla robotyki
W rozmowach robotów mieszają się dwie klasy modeli: modele wizyjno-językowe i modele wizyjno-językowo-działaniowe. Brzmią podobnie, oba przyswajają obrazy i tekst, a oba pochodzą z
Modele VLA: Czego modele wizji-języka-działania potrzebują od danych treningowych
Przejście od chatbotów do robotów wykonujących polecenia w języku naturalnym przebiega przez jedną klasę modeli. Modele VLA — modele wizji-języka-działania — łączą w sobie wizualne
Dane z czujników dotykowych: sygnał szkoleniowy dla robotów, które naprawdę potrafią czuć
Roboty widzą. Internetowe zbiory danych obrazowych i dekada udoskonalonych modeli umożliwiły to. Ale poproś robota, żeby faktycznie podniósł na wpół zmiażdżony…
Jak adnotować dane robotyki: obiekty, działania, intencje, ruch i tryby awarii
Robot, który wybiera niewłaściwe pudełko, zatrzymuje się na oczach człowieka lub upuszcza delikatną część, rzadko ulega awarii z powodu złego kodu.
Co to jest NLP? Jak to działa, korzyści, wyzwania, przykłady
Odkryj naszą infografikę NLP: Dowiedz się, jak to działa, poznaj korzyści, wyzwania, rozwój rynku, przypadki użycia i przyszłe trendy w przetwarzaniu języka naturalnego.
Wszystko o sztucznej inteligencji konwersacyjnej: jak działa, przykład, korzyści i wyzwania [infografika 2025]
Odkryj, jak konwersacyjna sztuczna inteligencja zmienia branże dzięki spersonalizowanym interakcjom. Sprawdź naszą infografikę.
OCR (Optyczne Rozpoznawanie Znaków) – Definicja, Korzyści, Wyzwania i Przypadki Użycia [Infografika]
OCR to technologia, która umożliwia maszynom odczytywanie drukowanego tekstu i obrazów. Jest często używany w aplikacjach biznesowych, takich jak digitalizacja dokumentów w celu przechowywania lub przetwarzania, oraz w zastosowaniach konsumenckich, takich jak skanowanie pokwitowań w celu zwrotu kosztów.
Co to jest zbieranie danych? Wszystko, co początkujący musi wiedzieć
Inteligentne modele #AI/ #ML są wszędzie, czy to predykcyjne modele opieki zdrowotnej, proaktywna diagnoza,
Co to jest etykietowanie danych? Wszystko, co początkujący musi wiedzieć
Pobierz Infografiki Inteligentne modele AI wymagają intensywnego szkolenia, aby móc identyfikować wzorce, obiekty i ostatecznie tworzyć
