Deskundige diensten voor gegevensannotatie 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 uw AI-ontwikkeling met onze expertise op het gebied van data-annotatie.
Oplossingen voor gegevensannotatie: ongeëvenaarde kwaliteit, snelheid en beveiliging
Voor een optimaal en nauwkeurig begrip van datasets moeten AI-modellen elk klein object en element uit de dataset diepgaand begrijpen. De data-annotatiemethodologie van Shaip komt voort uit een ongelooflijke aandacht voor detail, waarbij kleine objecten in scans, leestekens in teksten, elementen in achtergronden en stiltes in audio worden getagd voor de meest nauwkeurige uitvoer.
De opvallende kenmerken van Shaip
- Gegevensannotatie volgens de gouden standaard is gegarandeerd in elke geleverde dataset
- 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
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.
Shaip-gegevensannotatiediensten – wij zijn trots op etikettering
Tekstannotatie
Wij bieden cognitieve annotatiediensten voor tekstgegevens via onze gepatenteerde tekstannotatietool die is ontworpen om organisaties in staat te stellen kritische informatie in ongestructureerde tekst te ontsluiten.
- Sentiment analyse
- Samenvattend
- Classificatie
- Vraag beantwoorden
- Erkenning van benoemde entiteiten
Annotatie afbeelding
Geef uw computer vision-ambities een boost met onze op maat gemaakte beeldannotatiediensten. Wij balanceren schaal en kwaliteit, zodat uw modellen de meest nauwkeurige resultaten genereren.
- Objectdetectie
- Classificatie
- Pose schatting
- OCR-annotatie
- Segmentatie
- Betegelde en meerlaagse beelden
Audio-annotatie
Door voor elke taalvereiste specifieke taalkundigen in te zetten, zorgen onze audioannotatiediensten ervoor dat datasets worden gelabeld om conversatie-AI-modellen te verbeteren.
- Spraakherkenning
- Luidsprekerherkenning
- Detectie van geluidsgebeurtenissen
- Classificatie
Videoannotatie
We hanteren een frame-voor-frame benadering bij het annoteren van video's, waarbij we ervoor zorgen dat we elk minuscuul fragment van een object in de beelden opnemen.
- Objecttracking en lokalisatie
- Classificatie
- Instantiesegmentatie en tracking
- Actiedetectie
- Pose schatting
- Laan detectie
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 gebruiksscenario's 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.
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.