Expert Data Annotation Services for Machines By Humans
Kommenter dine tekst-, billed-, lyd- og videodata præcist for at forbedre dine modeller for kunstig intelligens (AI) og maskinlæring (ML)
Accelerate AI development with our data annotation expertise..
Data Annotation Solutions: Unmatched Quality, Speed, & Security
For optimum and accurate comprehension of datasets, AI models need to understand in-depth, every little object and element parts of the dataset. Shaip’s data annotation methodology stems from incredible attention to detail, where minor objects in scans, punctuations in texts, elements in backgrounds, and silences in audio are tagged for precisely.
Shaips enestående funktioner
- Gold standard annotation is ensured in every dataset delivered
- Branche- og domænespecifikke SMV'er og veteraner indsat til at kommentere og validere data
- Præcisionsannoteringstjenester på tværs af billedsegmentering, objektdetektering, afgrænsningsramme, sentimentanalyse, klassificering og mere
- Eksperter, der hjælper med at formulere projektets retningslinjer
Shaip Data Annotation Services – Vi sætter en ære i at mærke
Tekstkommentar
Vi leverer kognitive tekstdataannoteringstjenester gennem vores patenterede tekstannoteringsværktøj, der er designet til at give organisationer mulighed for at låse op for kritisk information i ustruktureret tekst.
- Følelsesanalyse
- Resumé
- Klassifikation
- Besvarelse af spørgsmål
- Anerkendelse af navngivne enheder
Billedannotation
Forøg dine computervisionsambitioner med vores skræddersyede billedannoteringstjenester. Vi balancerer skala og kvalitet, så dine modeller genererede de mest nøjagtige resultater.
- Objektdetektion
- Klassifikation
- Positionsvurdering
- OCR-anmærkning
- Segmentering
- Tiled and multi layer imagery
Lydkommentar
Ved at implementere specifikke lingvister til ethvert sprogkrav sikrer vores lydannoteringstjenester, at datasæt er mærket for at forbedre konversations-AI-modeller.
- Tale genkendelse
- Højttalergenkendelse
- Registrering af lydhændelser
- Klassifikation
Video-kommentar
Vi bruger en ramme-for-ramme-tilgang ved at kommentere videoer og sikrer, at vi inkluderer hvert minuts fragment af objektet i optagelser.
- Objektsporing og lokalisering
- Klassifikation
- Forekomstsegmentering og sporing
- Handlingsdetektering
- Positionsvurdering
- Lane detektion
Lidar Annotation
LiDAR annotation is the process of labeling and organizing 3D point cloud data collected from LiDAR sensors. This crucial step enables machines to interpret spatial data for a range of applications. In autonomous driving, it helps vehicles detect objects and navigate securely. In urban development, it assists in generating precise 3D maps of cities. For environmental monitoring, it supports the analysis of forest structures and terrain changes. Additionally, it plays a key role in robotics, augmented reality, and construction, providing accurate measurements and object identification.
Du har endelig fundet det rigtige dataanotationsfirma
Ekspert arbejdsstyrke
Vores pulje af eksperter, der er dygtige til dataannotering, kan skaffe nøjagtigt annoterede datasæt.
Skalerbarhed
Our domain experts can handle high volumes while maintaining quality & can scale operations as your business grows.
Growth & Innovation
We prepare the data for AI, saving valuable time & resources to focus on the development of robust algorithms leaving the tedious part of the job, to us.
Konkurrencedygtige Priser
Som en af de førende datamærkningsvirksomheder sikrer vi, at projekter leveres inden for dit budget ved hjælp af vores robuste dataannoteringsplatform
Eliminate Bias
AI models fail because teams working on data unintentionally introduce bias, skewing the end result and affecting accuracy.
Bedre kvalitet
Domain experts, who annotate day-in & day-out do a superior job when compared to a team, that needs to accommodate annotation tasks in their busy schedule.
Steps to ensure accurate labeling
- Dataindsamling: Gather relevant data like images, videos, audio, or text.
- Forbehandling: Standardize data by deskewing images, formatting text, or transcribing videos.
- Værktøjsvalg: Choose the right annotation tool or vendor based on project needs.
- Retningslinjer for anmærkning: Set clear instructions for consistent labeling.
- Annotation & QA: Label the data, ensuring accuracy through quality checks.
- Eksport: Export the annotated data in the required format for further use.
Hvorfor vælge Shaip frem for andre dataanmærkningsvirksomheder
Shaips dataannoteringsteams leverer topkvalitetsekspertise til organisationer i alle størrelser og brancher.
Enhver industri har brug for nøjagtige og pålidelige data.
Shaip tilbyder specialiserede løsninger til flere sektorer og use cases.
Førsteklasses dataannotering fra domæneeksperter.
Collaborate with specialists to handle difficult use cases & fulfill your data needs.
Flersproget træningsdata af høj kvalitet.
Vi tilbyder forskellige sprogtræningsdata af topkvalitet, skræddersyet til at passe til en bred vifte af sproglige behov.
Dedikerede og uddannede hold:
- 30,000+ samarbejdspartnere til oprettelse af data, mærkning og kvalitetssikring
- Godkendt projektledelsesteam
- Erfaren produktudviklingsteam
- Talent Pool Sourcing & Onboarding Team
Højeste proceseffektivitet sikres med:
- Robust 6 Sigma Stage-Gate-proces
- Et dedikeret team med 6 Sigma-sorte bælter - Nøgleprocessejere og overholdelse af kvalitet
- Løbende forbedring og feedback
Den patenterede platform giver fordele:
- Web-baseret ende-til-ende platform
- Upåklagelig kvalitet
- Hurtigere TAT
- Problemfri levering
Vellykkede historier
Mere end 30 dokumenter er skrottet og kommenteret til indholdsmoderering
For at opbygge automatiseret indholdsmoderering ML-model opdelt i giftige, modne eller seksuelt eksplicitte kategorier.
Anbefalede ressourcer
Købervejledning
Købers vejledning til datanotering og datamærkning
Så du vil starte et nyt AI / ML-initiativ og er klar over, at det at finde gode data vil være et af de mere udfordrende aspekter af din operation. Output fra din AI / ML-model er kun så god som dataene.
Blog
In-house eller outsourcet dataannotering – hvilket giver bedre AI-resultater?
I 2020 blev der skabt 1.7 MB data hvert sekund af mennesker. Og i samme år producerede vi næsten 2.5 kvintillion databytes hver dag i 2020. Dataforskere forudsiger det i 2025.
Blog
TOP 10 ofte stillede spørgsmål (FAQs) om datamærkning
Enhver ML-ingeniør ønsker at udvikle en pålidelig og nøjagtig AI-model. Dataforskere bruger næsten 80 % af deres tid på at mærke og udvide data. Det er derfor, modellens ydeevne afhænger af kvaliteten af de data, der bruges til at træne den.
Fremhævede klienter
Styrke teams til at opbygge verdensledende AI-produkter.
Har du brug for hjælp til datamærkningstjenester, vil en af vores eksperter med glæde hjælpe.
Ofte stillede spørgsmål (FAQ)
Datanotering er processen med kategorisering, mærkning, tagging eller transkribering ved at føje metadata til et datasæt, hvilket gør bestemte objekter genkendelige for AI-motorer. Mærkning af objekter inden for tekst-, billed-, video- og lyddata gør det informativt og meningsfuldt for ML-algoritmer at fortolke de mærkede data og blive uddannet til at løse virkelige udfordringer.
Et dataanmærkningsværktøj er et værktøj, der kan implementeres i skyen eller på stedet eller i containeriseret softwareløsning, der bruges til at kommentere store sæt træningsdata, dvs. tekst, lyd, billede, video til maskinindlæring.
Dataanmærkere hjælper med kategorisering, mærkning, tagging eller transkribering af store datasæt, der bruges til at træne maskinlæringsalgoritmer. Annotatorer arbejder normalt på videoer, reklamer, fotografier, tekstdokumenter, tale osv. Og vedhæfter et relevant tag til indholdet for at gøre specifikke objekter genkendelige for AI-motorer.
- Tekstkommentar (Navngivet enhedsnotering og tilknytning af forhold, nøglesætningsmærkning, tekstklassificering, hensigts- / sentimentanalyse osv.)
- Billedannotation (Billedsegmentering, Objektregistrering, Klassifikation, Keypoint-kommentar, Afgrænsningsboks, 3D, Polygon osv.)
- Lydkommentar (Højttaler-diarisering, Lydmærkning, tidsstempling osv.)
- Video-kommentar (Ramme-for-ramme-kommentar, Motion Tracking osv.)
Datanotering er processen med at føje metadata til et datasæt ved at tagge, kategorisere osv. Baseret på den anvendte sag i hånden beslutter ekspertannotatorerne den annoteringsteknik, der skal bruges til projektet.
Datanotering / datamærkning gør genstanden genkendelig af maskiner. Det tilbyder indledende opsætning til træning af en ML-model for at få den til at forstå og diskriminere forskellige input for at give nøjagtige resultater.