Deskundige gegevensannotatie / gegevensetiketteringsservices voor machines door mensen
Nauwkeurig annoteer uw tekst-, beeld-, audio- en videogegevens om uw modellen voor kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning (ML) te verbeteren
Elimineer vandaag nog het knelpunt in uw annotatiepijplijn.
Een aangepaste end-to-end oplossing voor gegevensannotatie om AI / ML-algoritmen te trainen
AI voedt zich met grote hoeveelheden gegevens en maakt gebruik van machine learning (ML), deep learning (DL) en natuurlijke taalverwerking (NLP) om voortdurend te leren en te evolueren. Shaip's data-annotatietool maakt data met specifieke objecten herkenbaar voor AI-engines. Door objecten te taggen in tekst, afbeeldingen, scans, enz. kunnen machine learning-algoritmen de gelabelde gegevens interpreteren en getraind worden om echte businesscases op te lossen.
De taak van het annoteren en labelen van gegevens moet voldoen aan twee essentiële parameters: kwaliteit en nauwkeurigheid. Dit zijn tenslotte de gegevens die de AI- en ML-modellen die uw team ontwikkelt, zowel valideren als trainen. Nu kunnen AI en ML niet alleen sneller, maar ook slimmer denken. Het zijn de benodigde gegevens die het denken ondersteunen en uw modelresultaten valideren.
Wij zijn een van de weinige bedrijven voor gegevenslabels met ongeëvenaarde capaciteit en ervaring
- Goed geannoteerde en gouden standaardgegevens van deskundige annotators
- Domeinexperts in verschillende branches voor data-annotatieprojecten, dwz gediplomeerde zorgprofessionals om medische annotatietaken uit te voeren
- Deskundigen om de projectrichtlijnen te helpen formuleren
- Diverse data-annotatiediensten zoals beeldsegmentatie, objectdetectie, classificatie, begrenzingsvak, audio, NER, sentimentanalyse
Maak gebruik van next-gen cognitieve datalabelservices om direct beschikbare kwaliteitsgegevens te verwerven om AI/ML-algoritmen te trainen, ontwikkeld door onze pool van data-annotatie-experts, om deep learning te versnellen.
U hebt eindelijk het juiste bedrijf voor gegevensannotatie gevonden
Deskundig personeel
Onze pool van experts die bekwaam zijn in het annoteren van gegevens, kan nauwkeurig geannoteerde datasets aanschaffen.
Haal het meeste uit AI
Data labeling genereert hoogwaardige en gebruiksklare datasets waarmee AI/ML-modellen diepere inzichten kunnen genereren.
Schaalbaarheid
Als een van de beste bedrijven voor gegevensannotatie, kunnen onze domeinexperts grote volumes aan met behoud van kwaliteit en kunnen ze de activiteiten schalen naarmate uw bedrijf groeit.
Focus op groei en innovatie
Ons team helpt u bij het voorbereiden van gegevens voor het trainen van AI-engines, waardoor u kostbare tijd en middelen bespaart. Met outsourcing kan uw team zich concentreren op de ontwikkeling van robuuste algoritmen, zodat het vervelende deel van het werk aan ons wordt overgelaten.
Multi-source/cross-industry-mogelijkheden
Het team analyseert gegevens uit meerdere bronnen en is in staat om AI-trainingsgegevens efficiënt en in volumes in alle sectoren te produceren.
Blijf de voor
concurrentie
Het brede scala aan variabele gegevens biedt AI grote hoeveelheden informatie die nodig is om sneller te trainen.
concurrerende prijzen
Als een van de toonaangevende bedrijven voor gegevenslabeling zorgen we ervoor dat projecten binnen uw budget worden opgeleverd met behulp van ons robuuste gegevensannotatieplatform
Elimineer interne vooroordelen
AI-modellen falen omdat teams die aan gegevens werken onbedoeld vooringenomenheid introduceren, het eindresultaat scheeftrekken en de nauwkeurigheid beïnvloeden. De leverancier van gegevensannotaties doet echter een betere annotatie door aannames en vooroordelen te elimineren.
Betere kwaliteit
Domeinexperts, die dag in dag uit annoteren, zullen superieur werk leveren in vergelijking met een team dat annotatietaken in hun drukke schema moet accommoderen. Onnodig te zeggen dat dit resulteert in een betere output.
Beste AI-gegevensannotatieservices
Tekstannotatie
Algemene tekstannotatie
We bieden annotatiediensten voor cognitieve tekstgegevens via onze gepatenteerde tool voor tekstannotatie die is ontworpen om organisaties in staat te stellen kritieke informatie in ongestructureerde tekst te ontsluiten. Gegevensannotatie met betrekking tot tekst helpt machines om de menselijke taal te begrijpen. Met een rijke ervaring in natuurlijke taal en taalkunde, zijn we goed uitgerust om tekstannotatieprojecten van elke omvang aan te kunnen. Ons gekwalificeerde team kan werken aan verschillende tekstannotatiediensten, zoals benoemde entiteitsherkenning, intentieanalyse, sentimentanalyse, enz.
Annotatie medische tekst
80% van de data in het zorgdomein is ongestructureerd, waardoor het ontoegankelijk is voor traditionele analyseoplossingen. Zonder handmatige tussenkomst beperkt het de hoeveelheid bruikbare gegevens en de impact ervan op de besluitvorming van een organisatie. Om tekst in de gezondheidszorg te begrijpen, is een diepgaand begrip van de terminologie van de gezondheidszorg vereist om het potentieel ervan te ontsluiten. Als een van de belangrijkste AI-annotatiebedrijven bieden we domeinexperts om u te helpen bij het labelen en annoteren van uw medische gegevens om AI-engines te verbeteren.
De ongestructureerde gegevens kunnen aantekeningen van artsen, ontslagsamenvattingen en pathologierapporten bevatten, waarbij natuurlijke taalverwerking wordt gebruikt om domeinspecifieke inzichten te verschaffen over informatie, zoals symptomen, ziekte, allergieën en medicatie, om inzichten voor de zorg te stimuleren.
- Eenvoudig naar behoefte schalen met vereenvoudigde prijsstelling voor gegevensannotaties – pay-as-you-grow-bedrijfsmodel
- Het platform is ontworpen om te annoteren met PHI in gedachten
- Extractie van concepten uit elke bron van ongestructureerde tekst in geanonimiseerde medische dossiers
- Zeer aanpasbaar annotatieplatform, dat de mogelijkheid biedt om de labels aan te passen aan verschillende gebruikssituaties in de gezondheidszorg
Annotatie afbeelding
Algemene beeldannotatie
- Beeldannotatie is het proces waarbij een gedeelte van een afbeelding of de gehele afbeelding wordt gekoppeld aan een identificatielabel. Met onze beeldannotatietools en ons eigen platform kunnen we afbeeldingen annoteren via verschillende technieken, zoals begrenzingskader, 3D-balken, semantische annotatie, pixelgewijze segmentatie, polygonen, beeldclassificatie en meer om trainingsdatasets te maken voor machine learning-modellen om uw AI te verbeteren motoren.
- AI-compatibele systemen met menselijke annotators, verbeteren de effectiviteit om de meest repetitieve activiteiten die gevoelig zijn voor fouten te automatiseren. We kunnen eenvoudig schalen naar duizenden annotators om projecten van elke omvang te beheren.
Annotatie medische afbeelding
Bij Shaip begrijpen we hoe belangrijk medische beeldspraak is voor de gezondheidszorg. Van het detecteren van afwijkingen en tumoren die onopgemerkt zouden kunnen blijven voor het menselijk oog tot het bestuderen van kankerverwekkende stoffen en ziekten, medische beeldannotatie vereist volledige beheersing van vaardigheden en een waterdichte branche-expertise. Ons interne team van experts past precies bij de rekening, aangezien ze medische beeldgegevens handmatig kunnen annoteren met hun praktische branche-expertise. Ons team kan werken aan diverse op afbeeldingen gebaseerde datasets, zoals röntgenfoto's, CT-scans, MRI's en meer.
- Door AI ondersteunde machines gebruiken computervisie om patronen te detecteren en deze te correleren met medische beeldgegevens om mogelijke ziekten te identificeren en rapporten op te stellen na analyse.
- Röntgen-, CT-scan-, MRI- en andere op beelden gebaseerde testrapporten kunnen eenvoudig worden gescreend om verschillende aandoeningen te voorspellen.
- Ons in de gezondheidszorg opgeleide personeel helpt bij het labelen van afbeeldingen met behulp van een reeks handmatige processen en hoogwaardige beeldclassificatietechnologie om een snellere schaal annotatie voor de gezondheidszorg te bieden om uw modellen te bouwen.
Audio-annotatie
Audio-annotatiediensten zijn sinds het begin een sterk punt van Shaip. Ontwikkel, train en verbeter conversatie-AI, chatbots en spraakherkenningsengines met onze geavanceerde audioannotatieservices. Ons netwerk van gekwalificeerde taalkundigen over de hele wereld met een ervaren projectmanagementteam kan uren aan meertalige audio verzamelen en grote hoeveelheden gegevens annoteren om spraakgestuurde applicaties te trainen. We transcriberen ook audiobestanden om zinvolle inzichten te extraheren die beschikbaar zijn in audioformaten.
Videoannotatie
Leg elk object in de video vast, frame voor frame, en maak er aantekeningen bij om de bewegende objecten herkenbaar te maken voor machines met onze geavanceerde video-annotatietool. We hebben de technologie en de ervaring om video-annotatiediensten aan te bieden die u helpen met uitgebreid gelabelde datasets voor al uw video-annotatiebehoeften. Wij helpen u uw computer vision-modellen nauwkeurig en met het gewenste nauwkeurigheidsniveau te bouwen.
Redenen om Shaip te kiezen als uw betrouwbare partner voor het verzamelen van AI-gegevens
Mensen
Toegewijde en getrainde teams:
- 30,000+ medewerkers voor gegevenscreatie, labeling en QA
- Gecertificeerd projectmanagementteam
- Ervaren productontwikkelingsteam
- Talentpool Sourcing & Onboarding-team
Proces
De hoogste procesefficiëntie wordt gegarandeerd met:
- Robuust 6 Sigma Stage-Gate-proces
- Een toegewijd team van 6 Sigma black belts – Key process owners & Quality compliance
- Continue verbetering en feedbacklus
Platform
Het gepatenteerde platform biedt voordelen:
- Webgebaseerd end-to-end platform
- Onberispelijke kwaliteit
- Snellere TAT
- Naadloze levering
Mensen
Toegewijde en getrainde teams:
- 30,000+ medewerkers voor gegevenscreatie, labeling en QA
- Gecertificeerd projectmanagementteam
- Ervaren productontwikkelingsteam
- Talentpool Sourcing & Onboarding-team
Proces
De hoogste procesefficiëntie wordt gegarandeerd met:
- Robuust 6 Sigma Stage-Gate-proces
- Een toegewijd team van 6 Sigma black belts – Key process owners & Quality compliance
- Continue verbetering en feedbacklus
Platform
Het gepatenteerde platform biedt voordelen:
- Webgebaseerd end-to-end platform
- Onberispelijke kwaliteit
- Snellere TAT
- Naadloze levering
Referentie Cases
Annotatie klinische tekst
Leverde meer dan 30,000 geanonimiseerde klinische documenten in overeenstemming met de Safe Harbor-richtlijnen. Deze documenten zijn geannoteerd (Named Entity Recognition) met 9 klinische entiteitstypen en 4 relaties om AI-modellen te trainen die gericht zijn op het verbeteren van de patiëntenzorg.
Annotatie verzekeringsformulieren
Annotatie van meer dan 10,000 verzekeringsformulieren met maximaal 10 entiteitstags om formulieren op te splitsen in gevaarlijke verzekeringen versus algemene verzekeringen versus niet-verzekeringen en geannoteerd volgens de richtlijnen met behulp van het onshore-personeel voor verzekerings-AI.
Automatische videotag
Tagged meer dan 6,000 kwantificeerbare objecten uit 500+ videobestanden op basis van richtlijnen om de databases doorzoekbaar te maken om automatische video-tagging- en herkenningstoepassingen te ontwikkelen die objecten in videoscènes kunnen extraheren en labelen.
Aanbevolen bronnen
Kopergids
Kopersgids voor gegevensannotatie en gegevensetikettering
U wilt dus een nieuw AI/ML-initiatief starten en realiseert zich dat het vinden van goede gegevens een van de meer uitdagende aspecten van uw bedrijfsvoering zal zijn. De output van uw AI/ML-model is zo goed als de data.
Blog
Interne of uitbestede gegevensannotatie - wat levert betere AI-resultaten op?
In 2020 werd er elke seconde 1.7 MB aan data gecreëerd door mensen. En in datzelfde jaar produceerden we in 2.5 elke dag bijna 2020 triljoen databytes. Datawetenschappers voorspellen dat tegen 2025.
Blog
TOP 10 Veelgestelde vragen (FAQ's) over gegevenslabels
Elke ML Engineer wil een betrouwbaar & nauwkeurig AI-model ontwikkelen. Datawetenschappers besteden bijna 80% van hun tijd aan het labelen en aanvullen van gegevens. Daarom zijn de prestaties van het model afhankelijk van de kwaliteit van de gegevens die worden gebruikt om het te trainen.
Uitgelichte klanten
Teams in staat stellen om toonaangevende AI-producten te bouwen.
Als u hulp nodig heeft bij gegevensannotatieservices/gegevenslabelservices, helpt een van onze experts u graag verder.
Veel gestelde vragen (FAQ)
Gegevensannotatie is het proces van categoriseren, labelen, taggen of transcriberen door metagegevens toe te voegen aan een gegevensset, waardoor specifieke objecten herkenbaar worden voor AI-engines. Door objecten in tekst-, beeld-, video- en audiogegevens te taggen, wordt het informatief en zinvol voor ML-algoritmen om de gelabelde gegevens te interpreteren en wordt getraind om echte uitdagingen op te lossen.
Een tool voor gegevensannotatie is een tool die kan worden ingezet in de cloud of op locatie of in een containersoftware die wordt gebruikt om grote sets trainingsgegevens, zoals tekst, audio, afbeeldingen en video, te annoteren voor machine learning.
Gegevensannotators helpen bij het categoriseren, labelen, taggen of transcriberen van grote gegevenssets die worden gebruikt om algoritmen voor machine learning te trainen. Annotators werken meestal aan video's, advertenties, foto's, tekstdocumenten, spraak, enz., en hechten een relevante tag aan de inhoud om specifieke objecten herkenbaar te maken voor AI-engines.
- Tekstannotatie (Benoemde entiteitannotatie en relatietoewijzing, tagging van trefwoorden, tekstclassificatie, analyse van intentie/sentiment, enz.)
- Annotatie afbeelding (Beeldsegmentatie, objectdetectie, classificatie, keypoint-annotatie, begrenzingskader, 3D, polygoon, enz.)
- Audio-annotatie (Luidsprekerdiarisatie, audiolabels, tijdstempels, enz.)
- Videoannotatie (Frame-by-frame annotatie, Motion Tracking, etc.)
Gegevensannotatie is het proces van het toevoegen van metagegevens aan een gegevensset door ze te taggen, te categoriseren, enz. Op basis van de use case in de hand beslissen de deskundige annotators over de annotatietechniek die voor het project moet worden gebruikt.
Data Annotatie / Data Labeling maakt het object herkenbaar voor machines. Het biedt een initiële instelling voor het trainen van een ML-model, zodat het verschillende invoer begrijpt en discrimineert om nauwkeurige resultaten te leveren.