Deskundige data-annotatieservices 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
Versnel de AI-ontwikkeling met onze expertise op het gebied van data-annotatie.
Data-annotatieoplossingen: ongeëvenaarde kwaliteit, snelheid en beveiliging
Voor een optimaal en nauwkeurig begrip van datasets moeten AI-modellen elk klein object en elementdeel van de dataset diepgaand begrijpen. Shaip's methodologie voor data-annotatie is gebaseerd op ongelooflijke aandacht voor detail, waarbij kleine objecten in scans, leestekens in teksten, elementen in achtergronden en stiltes in audio nauwkeurig worden getagd.
De opvallende kenmerken van Shaip
- In elke geleverde dataset wordt de gouden standaard-annotatie gegarandeerd
- Branche- en domeinspecifieke MKB-bedrijven en veteranen die worden ingezet om gegevens te annoteren en te valideren
- Precisieannotatieservices voor beeldsegmentatie, objectdetectie, selectiekader, sentimentanalyse, classificatie en meer
- Deskundigen om de projectrichtlijnen te helpen formuleren
Shaip Data Annotation Services – Wij zijn trots op datalabeling
Tekstannotatie
Wij bieden cognitieve tekstdata-annotatieservices (of tekstlabelservices) via onze gepatenteerde tekstannotatietool die is ontworpen om organisaties in staat te stellen kritieke informatie in ongestructureerde tekst te ontsluiten. Wij bieden uitgebreide tekstannotatieservices, waaronder named entity recognition (NER) om belangrijke informatie te identificeren, sentimentanalyse om de meningen van klanten te begrijpen, tekstclassificatie om documenten te categoriseren en intentieherkenning voor chatbotontwikkeling.
- Sentiment analyse
- Samenvattend
- Classificatie
- Vraag beantwoorden
- Erkenning van benoemde entiteiten
Annotatie afbeelding
Ook bekend als image labeling, balanceren we schaal en kwaliteit zodat uw modellen de meest nauwkeurige resultaten genereren met onze image annotation services. We behandelen een breed scala aan technieken, waaronder bounding box annotation voor objectdetectie, semantische segmentatie voor nauwkeurigheid op pixelniveau, polygon annotation voor onregelmatige vormen en keypoint annotation voor pose estimate.
- Objectdetectie
- Afbeeldingsclassificatie
- Pose schatting
- OCR-annotatie
- Segmentatie
- Gezichtsherkenning
Audio-annotatie
Door voor elke taalvereiste specifieke taalkundigen in te zetten, zorgen onze audio-annotatieservices ervoor dat datasets worden gelabeld om conversationele AI-modellen te verbeteren. Dit wordt ook wel audiolabeling genoemd.
- Spraaktranscriptie
- Spraakherkenning
- Luidsprekerherkenning
- Detectie van geluidsgebeurtenissen
- Taal- en dialectidentificatie
Videoannotatie
We hanteren een frame-voor-frame-benadering bij het annoteren van video's, zodat we elk klein fragment van een object dat in de opnamen voorkomt, opnemen. ook bekend als videolabeling.
- Objecttracking en lokalisatie
- Classificatie
- Instantiesegmentatie en tracking
- Actiedetectie
- Pose schatting
- Laan detectie
Lidar-annotatie
Ook bekend als LiDAR-labeling is het het proces van het annoteren en organiseren van 3D-puntenwolkgegevens verzameld door LiDAR-sensoren. Deze cruciale stap stelt machines in staat om ruimtelijke gegevens te interpreteren voor een reeks toepassingen. Bij autonoom rijden helpt het voertuigen objecten te detecteren en veilig te navigeren. Bij stedelijke ontwikkeling helpt het bij het genereren van nauwkeurige 3D-kaarten van steden. Voor milieumonitoring ondersteunt het de analyse van bosstructuren en terreinveranderingen. Daarnaast speelt het een belangrijke rol in robotica, augmented reality en constructie, en biedt het nauwkeurige metingen en objectidentificatie.
U hebt eindelijk het juiste bedrijf voor gegevensannotatie gevonden
Deskundig personeel
Onze experts zijn bedreven in data-annotatie en kunnen datasets nauwkeurig annoteren.
Schaalbaarheid
Onze domeinexperts kunnen grote volumes verwerken en tegelijkertijd de kwaliteit waarborgen. Bovendien kunnen ze hun activiteiten opschalen naarmate uw bedrijf groeit.
Groei & Innovatie
Wij bereiden de gegevens voor, waardoor u tijd en middelen bespaart en u zich kunt richten op de ontwikkeling van algoritmen. Het vervelende deel van de taak kunt u aan ons overlaten.
concurrerende prijzen
Als een van de toonaangevende bedrijven op het gebied van datalabeling zorgen wij ervoor dat projecten binnen uw budget worden opgeleverd met ons robuuste data-annotatieplatform
Elimineer vooroordelen
AI-modellen mislukken omdat teams die met data werken onbedoeld vooroordelen introduceren, waardoor het eindresultaat wordt vertekend en de nauwkeurigheid wordt beïnvloed.
Betere kwaliteit
Domeinexperts die dag in dag uit aantekeningen maken, leveren beter werk dan een intern team
Stappen om nauwkeurige gegevenslabeling te garanderen
- Gegevensverzameling: Verzamel relevante gegevens, zoals afbeeldingen, video's, audio of tekst.
- Voorbewerking: Standaardiseer gegevens door afbeeldingen recht te zetten, tekst te formatteren of video's te transcriberen.
- Gereedschapsselectie: Kies de juiste annotatietool of leverancier op basis van de behoeften van uw project.
- Annotatierichtlijnen: Stel duidelijke instructies op voor consistente etikettering.
- Annotatie en QA: Label de gegevens en controleer de nauwkeurigheid door middel van kwaliteitscontroles.
- Exporteren: Exporteer de geannoteerde gegevens in het gewenste formaat voor verder gebruik.
Waarom Shaip verkiezen boven andere dataannotatiebedrijven
De data-annotatieteams van Shaip leveren expertise van topkwaliteit voor organisaties van elke omvang en in elke branche.
Elke sector heeft nauwkeurige en betrouwbare gegevens nodig.
Shaip biedt gespecialiseerde oplossingen voor meerdere sectoren en use cases.
Eersteklas gegevensannotatie door domeinexperts.
Werk samen met specialisten om moeilijke use cases af te handelen en aan uw databehoeften te voldoen.
Meertalige trainingsgegevens van hoge kwaliteit.
We bieden uiteenlopende taaltrainingsgegevens van topkwaliteit, afgestemd op een breed scala aan taalkundige behoeften.
Toegewijde en getrainde teams:
- 30,000+ medewerkers voor gegevenscreatie, labeling en QA
- Gecertificeerd projectmanagementteam
- Ervaren productontwikkelingsteam
- Talentpool Sourcing & Onboarding-team
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
Het gepatenteerde platform biedt voordelen:
- Webgebaseerd end-to-end platform
- Onberispelijke kwaliteit
- Snellere TAT
- Naadloze levering
Succesvolle verhalen
Meer dan 30 documenten op het web geschrapt en geannoteerd voor inhoudsmoderatie
Om geautomatiseerde inhoudsmoderatie op te bouwen, is het ML-model opgesplitst in de categorieën Toxisch, Volwassen of Seksueel Expliciet.
Andere industrieën
Gezondheidszorg
Onze hoogwaardige medische beeldannotatie helpt de diagnostische nauwkeurigheid te verbeteren door AI-modellen te trainen om subtiele afwijkingen te identificeren die vaak door het menselijk oog worden gemist. Dit leidt tot eerdere diagnoses en betere patiëntresultaten.
Financiering
Nauwkeurige data-annotatie is cruciaal voor fraudedetectie. We trainen AI-modellen om patronen te herkennen die duiden op frauduleuze activiteiten, waardoor financiële instellingen miljoenen aan verliezen besparen.
Retail
Verbeter de relevantie van productzoekopdrachten en de klantervaring met onze nauwkeurige beeldannotatieservices. We taggen producten met gedetailleerde kenmerken, waardoor AI-zoekmachines zeer relevante resultaten kunnen leveren en conversies kunnen verhogen.
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.
Heeft u hulp nodig bij het labelen van gegevens? Een van onze experts helpt 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.
Labelen is de simpele handeling van het taggen van data. Annotatie is breder en omvat labelen en het toevoegen van complexere metadata voor rijkere context. Labelen is deel van annotatie.
Shaip maakt gebruik van encryptie, toegangscontrole, veilige opslag, audits en voldoet aan industrienormen om uw gegevens te beschermen. (Neem contact met ons op voor meer informatie).