Kundige data-aantekening / data-etiketteringsdienste vir masjiene deur mense
Gee u teks-, beeld-, klank- en videodata akkuraat aan om u modelle van kunsmatige intelligensie (AI) en masjienleer (ML) te verbeter
Elimineer vandag die bottelnek in jou annotasiepyplyn.
'n Pasgemaakte end-tot-end data-annotasie-oplossings om AI / ML-algoritmes op te lei
AI gebruik groot hoeveelhede data en maak gebruik van masjienleer (ML), deep learning (DL) en natuurlike taalverwerking (NLP) om voortdurend te leer en te ontwikkel. Shaip se data-annotasie-instrument maak data met spesifieke voorwerpe herkenbaar vir KI-enjins. Merk van voorwerpe binne tekstuele, beeld, skanderings, ens. stel masjienleeralgoritmes in staat om die benoemde data te interpreteer en opgelei te word om werklike sakegevalle op te los.
Die taak van data-aantekening en -etikettering moet aan twee noodsaaklike parameters voldoen: kwaliteit en akkuraatheid. Dit is immers die data wat die KI- en ML-modelle wat u span ontwikkel beide valideer en oplei. Nou kan KI en ML nie net vinniger dink nie, maar ook slimmer. Dit is die vereiste data tot die krag wat denke sowel as die validering van jou model-uitkomste.
Ons is een van die min data-etiketteringsmaatskappye wat die vermoë en ervaring het wat ongeëwenaard is
- Goed geannoteerde en goue standaard data van kundige annoteerders
- Domeinkundiges regoor industrie-vertikale vir data-aantekeningprojekte, dws gelisensieerde gesondheidsorgpersoneel om mediese annotasietake uit te voer
- Kundiges om die projekriglyne te help formuleer
- Diverse data-aantekeningdienste soos beeldsegmentering, objekbespeuring, klassifikasie, grenskas, oudio, NER, sentimentanalise
Maak gebruik van die volgende generasie kognitiewe data-etiketteringsdienste om geredelik beskikbare kwaliteitdata te bekom om KI/ML-algoritmes op te lei, ontwikkel deur ons poel van data-aantekeningkundiges, om diep leer te versnel.
U het uiteindelik die regte Data Annotation Company gevind
Kundige werksmag
Ons poel van kundiges wat vaardig is in die aantekening en etikettering van data, kan akkurate en effektief geannoteerde datastelle verkry.
Kry die meeste uit AI
Data-etikettering genereer datastelle van hoë gehalte en gereed-vir-gebruik wat KI/ML-modelle in staat stel om dieper insigte te genereer.
Skaalbaarheid
Omdat ons een van die beste data-aantekeningmaatskappye is, kan ons span hoë volume akkommodeer terwyl ons die vereiste kwaliteit behou.
Fokus op groei en innovasie
Ons span help u om data voor te berei vir die opleiding van AI-enjins, wat waardevolle tyd en hulpbronne bespaar. Hierdeur kan u op holistiese groei fokus.
Multi-bron / kruisbedryf-vermoëns
Die span ontleed data uit verskeie bronne en kan AI-opleidingsdata doeltreffend en in volumes in alle bedrywe produseer.
Bly voor die
kompetisie
Die wye spektrum van veranderlike data bied KI groot hoeveelhede inligting wat nodig is om vinniger te oefen.
Mededingende
pryse
As een van die voorste data-etiketteringsmaatskappye, verseker ons dat projekte binne u begroting gelewer word met behulp van ons robuuste data-aantekeningplatform
Verbeterde data
sekuriteit
Verbeterde datasekuriteit verseker dat dataformate beleid beheer en bewaar word.
Beskikbaarheid &
aflewering
Ons volgende generasie data-etiketteringsplatform bied 'n hoë netwerk optyd en betyds aflewering van data, dienste en oplossings.
Beste KI-data-aantekeningdienste
Teksaantekening
Algemene teksaantekening
Ons verskaf kognitiewe teksdata-annotasiedienste deur ons gepatenteerde teksannotasie-instrument wat ontwerp is om organisasies in staat te stel om kritieke inligting in ongestruktureerde teks te ontsluit. Data-annotasie met betrekking tot teks help masjiene om die menslike taal te verstaan. Met 'n ryk ervaring in natuurlike taal en linguistiek, is ons goed toegerus om teksaantekeningprojekte van enige skaal te hanteer. Ons gekwalifiseerde span kan werk aan verskillende teksaantekeningdienste soos benoemde entiteitsherkenning, voorneme-analise, sentimentanalise, ens.
Annotasie oor mediese teks
80% van data in die gesondheidsorgdomein is ongestruktureerd, wat dit ontoeganklik maak vir tradisionele analitiese oplossings. Sonder handmatige ingryping beperk dit die hoeveelheid bruikbare data en die impak daarvan op 'n organisasie se besluitneming. Om teks in die gesondheidsorgdomein te verstaan, vereis 'n diepgaande begrip van gesondheidsorgterminologie om die potensiaal daarvan te ontsluit. As een van die voorste KI-aantekeningmaatskappye bied ons domeinkundiges om jou te help om jou mediese data te etiketteer en aan te teken om KI-enjins te verbeter.
Die ongestruktureerde data kan doktersaantekeninge, ontslagopsommings en patologiese verslae insluit, met behulp van natuurlike taalverwerking om domeinspesifieke insigte oor inligting te lewer, soos simptome, siektes, allergieë en medikasie, om insigte vir sorg te bevorder.
- Skaal maklik soos vereis met vereenvoudigde data-aantekeningpryse – betaal-soos-jy-groei besigheidsmodel
- Die platform is ontwerp om te annoteer met PHI in gedagte
- Onttrekking van konsepte uit enige bron van ongestruktureerde teks in mediese rekords wat nie geïdentifiseer is nie
- Baie aanpasbare aantekeningsplatform wat die vermoë bied om die etikette aan te pas vir verskillende gevalle van gesondheidsorg
Beeldaantekening
Algemene beeldaantekening
- Beeldaantekening is die proses om gedeelte van 'n prent of die hele prent met 'n identifiseerder-etiket te assosieer. Met ons beeldannotasie-nutsmiddels en eie platform kan ons beelde annoteer deur middel van verskeie tegnieke, bv. grenskas, 3D-blokkies, semantiese annotasie, pixel-gewyse segmentering, veelhoeke, beeldklassifikasie, en meer om opleidingsdatastelle vir masjienleermodelle te skep om jou KI te verbeter enjins.
- AI-geaktiveerde stelsels met menslike aantekenaars verhoog die doeltreffendheid om die mees herhalende aktiwiteite wat geneig is tot foute te outomatiseer. Ons kan maklik skaal tot 'n duisend annoteerders om enige grootte van die projek te bestuur.
Annotasie vir mediese beeld
By Shaip verstaan ons hoe krities mediese beelde vir gesondheidsorg is. Van die opspoor van afwykings en gewasse wat ongemerk by die menslike oog kan bly tot die bestudering van karsinogene en siektes, mediese beeldaantekening vereis volledige beheersing van vaardighede en lugdigte kundigheid in die bedryf. Ons interne span kundiges pas die reg tereg, want hulle kan mediese beelddata handmatig aanteken met hul praktiese kundigheid in die bedryf. Ons span kan aan diverse beeldgebaseerde datastelle werk, soos röntgenstrale, CT-skanderings, MRI's en meer.
- Masjiene wat met AI gesteun word, gebruik rekenaarvisie om patrone op te spoor en korreleer dieselfde met mediese beelddata om moontlike siektes te identifiseer en verslae op te stel na ontleding.
- X-Ray, CT Scan, MRI en ander beeldgebaseerde toetsverslae kan maklik gekeur word om verskillende kwale te voorspel.
- Ons mediese personeel wat opgelei is in die gesondheidsorg, help om afbeeldings te etiketteer met behulp van 'n reeks handprosesse en hoëprestasie-tegnieke vir beeldklassifikasie om 'n vinniger omvang van gesondheidsorgaantekeninge te bied om u modelle te bou.
Klankaantekening
Klankaantekeningdienste was sedert die begin 'n sterk punt van Shaip. Ontwikkel, oefen en verbeter gespreks-AI, chatbots en spraakherkenningsmotors met ons nuutste klankaantekeningdienste. Ons netwerk van gekwalifiseerde taalkundiges regoor die wêreld met 'n ervare projekbestuurspan kan ure se meertalige klank insamel en groot hoeveelhede data aanteken om stemprogramme op te lei. Ons transkribeer ook klanklêers om betekenisvolle insigte in klankformate te verkry.
Video-aantekening
Vang elke voorwerp in die video, raam-vir-raam, en annoteer dit om die bewegende voorwerpe deur masjiene herkenbaar te maak met ons voorafgaande video-annotasiehulpmiddel. Ons het die tegnologie en die ervaring om video -annotasiedienste aan te bied wat u help met 'n volledig benoemde datastel vir al u video -annotasiebehoeftes. Ons help u om u rekenaarvisiemodelle akkuraat en met die gewenste akkuraatheid te bou.
Redes om Shaip as u betroubare data-aantekeningdiensverskaffer te kies
Mense
Toegewyde en opgeleide spanne:
- 7000+ medewerkers vir die skep van data, etikettering en QA
- Gesertifiseerde projekbestuurspan
- Ervare produkontwikkelingspan
- Talent Pool Sourcing & Onboarding Team
proses
Die hoogste doeltreffendheid van die proses word verseker deur:
- Robuuste 6 Sigma Stage-Gate-proses
- 'N Toegewyde span van 6 Sigma swart gordels - Belangrike prosesseienaars en voldoening aan gehalte
- Deurlopende verbetering en terugvoerlus
platform
Die gepatenteerde platform bied voordele:
- Web-gebaseerde end-to-end platform
- Onberispelike kwaliteit
- Vinniger TAT
- Naadloze aflewering
Waarom die uitkontraktering van data-aantekeninge vir u KI-projekte aanbeveel word
Toewy span
Daar word beraam dat datawetenskaplikes meer as 80% van hul tyd bestee aan dataskoonmaak en datavoorbereiding. Met die uitkontraktering van data-etikettering kan u span datawetenskaplikes fokus op die voortsetting van die ontwikkeling van robuuste algoritmes wat die vervelige deel van die werk aan ons oorlaat.
Skaalbaarheid
Selfs 'n gemiddelde masjienleer-model (ML) sal vereis dat groot stukke data geëtiketteer word, wat vereis dat maatskappye hulpbronne van ander spanne intrek. Met 'n betroubare data-aantekeningdiensverskaffer soos ons, bied ons domeinkundiges wat toegewyd aan jou data-etiketteringsprojekte werk en bedrywighede kan skaal soos jou besigheid groei.
Beter gehalte
Toegewyde domeinkenners, wat dag-tot-dag-aantekeninge aanteken, sal-elke dag-beter werk vergeleke met 'n span wat aantekeningstake in hul besige skedules moet akkommodeer. Nodeloos om te sê, dit lei tot beter uitset.
Elimineer interne vooroordeel
Die rede waarom KI-modelle misluk, is omdat spanne wat aan data-insameling en -aantekeninge werk, onbedoeld vooroordeel instel, die eindresultaat skeeftrek en akkuraatheid beïnvloed. Die data-aantekening en -etiketteringsverskaffer doen egter 'n beter werk om die data te annoteer vir verbeterde akkuraatheid deur aannames en vooroordeel uit te skakel.
Gebruiksgevalle
Doel: Ontwikkel KI-modelle in gesondheidsorg om pasiëntsorg te verbeter.
Uitdaging: Onidentifisering en aantekening van kliniese dokumente wat gebruik kan word vir die erkenning van benoemde entiteite en die ontwikkeling van KI-modelle.
Ons bydrae: 30,000+ ongedentifiseerde kliniese dokumente gelewer wat voldoen aan die veilige hawe-riglyne. Hierdie kliniese dokumente is geannoteer met 9 soorte kliniese entiteite en 4 verhoudings.
Eindresultaat: Kliënte gebruik goue standaard-goedgeannoteerde data in die opleiding van KI-modelle.
Doel: Ontwikkel en oefen algoritmes vir kunsmatige intelligensie (AI) / masjienleer (ML) wat gebruik kan word vir die versekeringsbedryf.
Uitdaging: Annotasies van 10,000+ versekeringsvorms met tot tien entiteitsmerke word uitgevoer.
Ons bydrae: Verdeel die stel finansiële dokumente in gevaarlike versekering vs algemene versekering vs nie-versekering en geannoteer volgens die riglyne deur die aanlandpersoneel te gebruik.
Eindresultaat: KI-modelle is ontwikkel wat gebruik kan word vir die oplossing van laaste myl-probleme in versekering.
Doel: Lei die kunsmatige intelligensie (AI) / Machine Learning (ML) instrument om die voorwerpe in die videolêers outomaties te merk en die databasisse deursoekbaar te maak.
Uitdaging: Bepaal kwalifiseerbare videotonele en merk voorwerpe daarin (tot 10 voorwerpe per toneel).
Ons bydrae: Gemerk 6,000+ kwalifiseerbare tonele van 500+ videolêers gebaseer op die kliënt se riglyne.
Eindresultaat: Ontwikkel outomatiese videomerkings- en herkenningstoepassings wat die voorwerpe wat in videotonele voorkom, kan onttrek en merk.
Aanbevole bronne
Kopergids
Koperhandleiding vir data-aantekening en etikettering van data
U wil dus 'n nuwe AI / ML-inisiatief begin en besef dat die vind van goeie data een van die meer uitdagende aspekte van u operasie sal wees. Die uitvoer van u AI / ML-model is net so goed soos die data.
Blog
Verseker akkurate data-aantekening vir AI-projekte
Ons het data al dikwels die brandstof vir KI-projekte genoem, maar nie net enige data sal dit doen nie. As u vuurpylbrandstof benodig om u projek te help, kan u nie olie in die tenk gooi nie.
Blog
Moet u data-aantekeninge intern hou?
Namate die tempo van die skepping van data regoor die wêreld steeds toeneem, is daar 'n ongelooflike geleentheid vir spanne wat die volgende generasie AI-instrumente wil bou, mits hulle dit kan oorkom.
Voorgestelde kliënte
Bemagtig spanne om wêreldleidende KI-produkte te bou.
Het u hulp nodig met dienste vir aantekening van data / data-etiketteringsdienste, een van ons kundiges help graag.
Algemene vrae (FAQ)
Data-aantekening is die proses van kategorisering, etikettering, etikettering of transkripsie deur metadata by 'n datastel te voeg, wat spesifieke voorwerpe vir AI-enjins herkenbaar maak. Deur voorwerpe in teks-, beeld-, video- en klankdata te merk, word dit vir ML-algoritmes insiggewend en sinvol om die benoemde data te interpreteer en word opgelei om uitdagings in die werklike lewe op te los.
'N Gids vir aantekening van data is 'n hulpmiddel wat op die wolk of op 'n plaaslike of sagteware-oplossing gebruik kan word, wat gebruik word om groot stelle opleidingsdata aan te teken, bv. Teks, klank, beeld, video vir masjienleer.
Gegevensaantekenaars help met die kategorisering, etikettering, etikettering of transkripsie van groot datastelle wat gebruik word om masjienleeralgoritmes op te lei. Annoteerders werk gewoonlik aan video's, advertensies, foto's, teksdokumente, spraak, ens., En heg 'n relevante etiket aan die inhoud om spesifieke voorwerpe vir AI-enjins herkenbaar te maak.
- Teksaantekening (Benoemde entiteitaantekening en verwantskapping, sleutelfrasmerke, teksklassifikasie, bedoeling- / sentimentanalise, ens.)
- Beeldaantekening (Beeldsegmentering, opsporing van voorwerpe, klassifikasie, sleutelwoordaantekening, grensvak, 3D, veelhoek, ens.)
- Klankaantekening (Luidspreker se dagboek, Klanketikettering, tydstempel, ens.)
- Video-aantekening (Raam-vir-raam-aantekening, bewegingsopsporing, ens.)
Data-aantekening is die proses om metadata by 'n datastel te voeg deur te merk, te kategoriseer, ens. Op grond van die gebruiksgeval in die hand, besluit die kundige aantekenaars oor die aantekeningstegniek wat vir die projek gebruik moet word.
Data-aantekening / data-etikettering maak voorwerp herkenbaar aan masjiene. Dit bied aanvanklike opstelling vir die opleiding van 'n ML-model sodat dit verskillende insette kan verstaan en onderskei om akkurate resultate te lewer.