Expertdataanteckningstjänster för maskiner av människor
Kommentera dina text-, bild-, ljud- och videodata noggrant för att förbättra dina modeller för artificiell intelligens (AI) och maskininlärning (ML)
Påskynda AI-utvecklingen med vår expertis inom datakommentarer.
Lösningar för datakommentarer: oöverträffad kvalitet, hastighet och säkerhet
För optimal och exakt förståelse av datamängder måste AI-modeller förstå på djupet, varje litet objekt och elementdelar i datamängden. Shaips metod för datakommentarer härrör från otrolig uppmärksamhet på detaljer, där mindre föremål i skanningar, skiljetecken i texter, element i bakgrunder och tystnader i ljud är taggade för exakt.
Shaips enastående funktioner
- Guldstandardkommentarer säkerställs i varje datauppsättning som levereras
- Bransch- och domänspecifika små och medelstora företag och veteraner utplacerade för att kommentera och validera data
- Precisionsannoteringstjänster över bildsegmentering, objektdetektering, bounding box, sentimentanalys, klassificering och mer
- Experter som hjälper till att formulera projektets riktlinjer
Shaip Data Annotation Services – Vi är stolta över märkning
Textnotering
Vi tillhandahåller tjänster för kognitiva textdataanteckningar genom vårt patenterade textanteckningsverktyg som är utformat för att tillåta organisationer att låsa upp viktig information i ostrukturerad text.
- Sentimentanalys
- Sammanfattning
- Klassificering
- Frågesvar
- Namngiven enhet erkännande
Bildanmärkning
Förstärk dina ambitioner för datorseende med våra skräddarsydda tjänster för bildkommentarer. Vi balanserar skala och kvalitet så att dina modeller genererade de mest exakta resultaten.
- Objektdetektering
- Klassificering
- Poseuppskattning
- OCR-anteckning
- segmente~~POS=TRUNC
- Kaklat och flerskiktsbilder
Ljudanteckning
Genom att distribuera specifika lingvister för varje språkkrav säkerställer våra ljudkommentarstjänster att datamängder är märkta för att förbättra konversations-AI-modeller.
- Taligenkänning
- Högtalarigenkänning
- Ljudhändelsedetektering
- Klassificering
Videonotering
Vi använder oss av en ruta för bildruta när vi kommenterar videor, och säkerställer att vi inkluderar varje minuts fragment av objekt som visas i filmer.
- Objektspårning och lokalisering
- Klassificering
- Instanssegmentering och spårning
- Åtgärdsdetektering
- Poseuppskattning
- Lane detektion
Lidar Anteckning
LiDAR-anteckning är processen att märka och organisera 3D-punktmolndata som samlats in från LiDAR-sensorer. Detta avgörande steg gör det möjligt för maskiner att tolka rumslig data för en rad applikationer. Vid autonom körning hjälper det fordon att upptäcka föremål och navigera säkert. I stadsutveckling hjälper den till att generera exakta 3D-kartor över städer. För miljöövervakning stöder den analysen av skogsstrukturer och terrängförändringar. Dessutom spelar den en nyckelroll inom robotik, förstärkt verklighet och konstruktion, och ger noggranna mätningar och objektidentifiering.
Du har äntligen hittat rätt Data Annotation Company
Expert arbetskraft
Vår pool av experter som är skickliga i datakommentarer kan skaffa korrekt kommenterade datamängder.
Skalbarhet
Våra domänexperter kan hantera höga volymer med bibehållen kvalitet och kan skala verksamheten i takt med att ditt företag växer.
Tillväxt & innovation
Vi förbereder data för AI, vilket sparar värdefull tid och resurser för att fokusera på utvecklingen av robusta algoritmer som lämnar den tråkiga delen av jobbet till oss.
konkurrenskraftig prissättning
Som ett av de ledande företagen för datamärkning säkerställer vi att projekt levereras inom din budget med hjälp av vår robusta dataanteckningsplattform
Eliminera Bias
AI-modeller misslyckas eftersom team som arbetar med data oavsiktligt introducerar bias, snedvrider slutresultatet och påverkar noggrannheten.
Bättre kvalité
Domänexperter, som kommenterar dag ut och dag in, gör ett överlägset jobb jämfört med ett team, som måste ta emot anteckningsuppgifter i sitt fulla schema.
Steg för att säkerställa korrekt märkning
- Datainsamling: Samla in relevant data som bilder, videor, ljud eller text.
- Förbehandling: Standardisera data genom att ta bort bilder, formatera text eller transkribera videor.
- Verktygsval: Välj rätt anteckningsverktyg eller leverantör baserat på projektets behov.
- Riktlinjer för anteckningar: Ange tydliga instruktioner för konsekvent märkning.
- Anteckning och QA: Märk data, säkerställ noggrannhet genom kvalitetskontroller.
- Exportera: Exportera den kommenterade datan i det format som krävs för vidare användning.
Varför välja Shaip framför andra dataanteckningsföretag
Shaips dataanteckningsteam levererar högkvalitativ expertis för organisationer av alla storlekar och branscher.
Varje bransch behöver korrekt och pålitlig data.
Shaip erbjuder specialiserade lösningar för flera sektorer och användningsfall.
Förstklassig datakommentar från domänexperter.
Samarbeta med specialister för att hantera svåra användningsfall och uppfylla dina databehov.
Flerspråkig utbildningsdata av hög kvalitet.
Vi erbjuder olika språkutbildningsdata av högsta kvalitet, skräddarsydda för att passa ett brett spektrum av språkliga behov.
Dedikerade och utbildade team:
- 30,000+ medarbetare för dataskapande, märkning och kvalitetssäkring
- Godkänd projektledningsteam
- Erfaren produktutvecklingsteam
- Talent Pool Sourcing & Onboarding Team
Högsta processeffektivitet säkerställs med:
- Robust 6 Sigma Stage-Gate-process
- Ett dedikerat team med 6 Sigma-svarta bälten - Viktiga processägare och kvalitetskrav
- Kontinuerlig förbättring och återkopplingsslinga
Den patenterade plattformen erbjuder fördelar:
- Webbaserad end-to-end-plattform
- Oklanderlig kvalitet
- Snabbare TAT
- Sömlös leverans
Framgångsrika berättelser
Mer än 30 XNUMX dokument har skrotats och kommenterats för innehållsmoderering
För att skapa automatiserad innehållsmoderering ML-modell uppdelad i kategorier Giftiga, Mogna eller Sexuellt Explicita.
Rekommenderade resurser
Köparhandboken
Köphandbok för datanotering och datamärkning
Så du vill starta ett nytt AI / ML-initiativ och inser att hitta bra data kommer att vara en av de mer utmanande aspekterna av din verksamhet. Resultatet av din AI / ML-modell är bara lika bra som data.
Blogg
Intern eller outsourcad datakommentar – vilket ger bättre AI-resultat?
År 2020 skapades 1.7 MB data varje sekund av människor. Och samma år producerade vi nästan 2.5 kvintiljoner databyte varje dag 2020. Dataforskare förutspår det år 2025.
Blogg
TOP 10 Vanliga frågor (FAQs) om datamärkning
Varje ML-ingenjör vill utveckla en pålitlig och exakt AI-modell. Dataforskare lägger nästan 80 % av sin tid på att märka och utöka data. Det är därför modellens prestanda beror på kvaliteten på den data som används för att träna den.
Utvalda klienter
Stärka team för att bygga världsledande AI-produkter.
Behöver du hjälp med datamärkningstjänster, en av våra experter hjälper gärna till.
Vanliga frågor (FAQ)
Dataanmärkning är processen för kategorisering, märkning, märkning eller transkribering genom att lägga till metadata till en datamängd, vilket gör specifika objekt igenkännliga för AI -motorer. Att märka objekt i text-, bild-, video- och ljuddata gör det informativt och meningsfullt för ML-algoritmer att tolka de märkta data och träna i att lösa utmaningar i verkligheten.
Ett dataanoteringsverktyg är ett verktyg som kan distribueras på molnet eller på lokal eller containeriserad mjukvarulösning som används för att kommentera stora uppsättningar träningsdata, dvs text, ljud, bild, video för maskininlärning.
Datakommentatorer hjälper till att kategorisera, märka, märka eller transkribera stora datamängder som används för att träna maskininlärningsalgoritmer. Annotatorer arbetar vanligtvis med videor, annonser, fotografier, textdokument, tal etc., och bifogar en relevant tagg till innehållet för att göra specifika objekt igenkännliga för AI -motorer.
- Textnotering (Namngiven entitetsannotering och relationskartläggning, märkning av nyckelfraser, textklassificering, avsikt/sentimentanalys, etc.)
- Bildanmärkning (Bildsegmentering, objektdetektering, klassificering, nyckelpunktsannotering, avgränsningsruta, 3D, polygon, etc.)
- Ljudanteckning (Speaker Diarization, Ljudmärkning, tidsstämpling, etc.)
- Videonotering (Ruta-för-bild-kommentar, rörelsesspårning, etc.)
Dataanmärkning är processen för att lägga till metadata till en datamängd genom att märka, kategorisera osv. Baserat på användningsfallet i hand beslutar expertkommentatorerna vilken annoteringsteknik som ska användas för projektet.
Dataanmärkning / datamärkning gör att objekt kan identifieras av maskiner. Den erbjuder en första installation för att träna en ML -modell så att den förstår och diskriminerar olika ingångar för att ge exakta resultat.