Ekspertdataanmærkning/datamærkningstjenester til maskiner af mennesker
Kommenter dine tekst-, billed-, lyd- og videodata præcist for at forbedre dine modeller for kunstig intelligens (AI) og maskinlæring (ML)
Fjern flaskehalsen i din annoteringspipeline i dag.
En tilpasset end-to-end dataannoteringsløsning til at træne AI/ML-algoritmer
AI lever af store mængder data og udnytter maskinindlæring (ML), dyb læring (DL) og naturlig sprogbehandling (NLP) til løbende at lære og udvikle sig. Shaips dataanmærkningsværktøj gør data med specifikke objekter genkendelige for AI-motorer. Tagging af objekter inden for tekst, billeder, scanninger osv. gør det muligt for maskinlæringsalgoritmer at fortolke de mærkede data og blive trænet i at løse rigtige business cases.
Opgaven med dataanmærkning og -mærkning skal opfylde to væsentlige parametre: kvalitet og nøjagtighed. Det er trods alt de data, der både validerer og træner de AI- og ML-modeller, dit team er ved at udvikle. Nu kan AI og ML ikke kun tænke hurtigere, men smartere. Det er de nødvendige data til magten, at tænkning samt validerer dine modelresultater.
Vi er en af de meget få datamærkningsvirksomheder, der har den kapacitet og erfaring, der er uden sidestykke
- Godt kommenterede og guldstandard data fra ekspertannotatorer
- Domæneeksperter på tværs af branchevertikaler til dataannoteringsprojekter, dvs. licenserede sundhedspersonale til at udføre medicinske annoteringsopgaver
- Eksperter, der hjælper med at formulere projektets retningslinjer
- Diverse dataannoteringstjenester såsom billedsegmentering, objektdetektering, klassificering, afgrænsningsboks, lyd, NER, sentimentanalyse
Udnyt næste generations kognitive datamærkningstjenester til at erhverve let tilgængelige kvalitetsdata for at træne AI/ML-algoritmer, udviklet af vores pulje af dataannoteringseksperter, for at accelerere dyb læring.
Du har endelig fundet det rigtige dataanotationsfirma
Ekspert arbejdsstyrke
Vores pulje af eksperter, der er dygtige til dataannotering, kan skaffe nøjagtigt annoterede datasæt.
Få mest muligt ud af AI
Datamærkning genererer datasæt af høj kvalitet og klar til brug, som gør det muligt for AI/ML-modeller at generere dybere indsigt.
Skalerbarhed
Da vores domæneeksperter er en af de bedste dataannoteringsvirksomheder, kan vores domæneeksperter håndtere store mængder, mens de bevarer kvaliteten og kan skalere driften, efterhånden som din virksomhed vokser.
Fokus på vækst og innovation
Vores team hjælper dig med at forberede data til træning af AI-motorer, hvilket sparer værdifuld tid og ressourcer. Med outsourcing kan dit team fokusere på udviklingen af robuste algoritmer og overlade den kedelige del af jobbet til os.
Multikilde / tværindustrielle muligheder
Holdet analyserer data fra flere kilder og er i stand til at producere AI-træningsdata effektivt og i mængder på tværs af alle brancher.
Hold dig foran
konkurrence
Det brede spektrum af variable data giver AI rigelige mængder information, der er nødvendig for at træne hurtigere.
Konkurrencedygtige Priser
Som en af de førende datamærkningsvirksomheder sikrer vi, at projekter leveres inden for dit budget ved hjælp af vores robuste dataannoteringsplatform
Fjern intern bias
AI-modeller fejler, fordi teams, der arbejder på data, utilsigtet introducerer bias, skævvrider slutresultatet og påvirker nøjagtigheden. Leverandøren af dataanmærkninger gør dog et bedre annoteringsjob ved at eliminere antagelser og bias.
Bedre kvalitet
Domæneeksperter, som annoterer dag-ind-og-dag-ud, vil gøre et overlegent stykke arbejde sammenlignet med et team, der skal imødekomme annoteringsopgaver i deres travle tidsplan. Det er overflødigt at sige, at det resulterer i bedre output.
Bedste AI Data Annotation Services
Tekstkommentar
Generel 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. Dataannotering med hensyn til tekst hjælper maskiner med at forstå det menneskelige sprog. Med rig erfaring inden for naturligt sprog og lingvistik er vi godt rustet til at håndtere tekstanmærkningsprojekter af enhver skala. Vores kvalificerede team kan arbejde på forskellige tekstannoteringstjenester som navngivne enhedsgenkendelse, hensigtsanalyse, sentimentanalyse osv.
Annotering af medicinsk tekst
80 % af data i sundhedsdomænet er ustruktureret, hvilket gør det utilgængeligt for traditionelle analyseløsninger. Uden manuel indgriben begrænser det mængden af brugbare data og deres indvirkning på en organisations beslutningstagning. Forståelse af tekst i sundhedsområdet kræver en dyb forståelse af sundhedsfaglig terminologi for at frigøre dets potentiale. Som en af de førende AI-annoteringsvirksomheder tilbyder vi domæneeksperter til at hjælpe dig med at mærke og annotere dine medicinske data for at forbedre AI-motorer.
De ustrukturerede data kan omfatte lægehjælp, udskrivningsoversigter og patologirapporter, der bruger naturlig sprogbehandling til at levere domænespecifik indsigt i information, såsom symptomer, sygdomme, allergier og medicin, for at hjælpe med at skabe indsigt i pleje.
- Skaler nemt efter behov med forenklet prissætning af dataannoteringer – betal efterhånden som du vokser forretningsmodel
- Platformen er designet til at kommentere med PHI i tankerne
- Ekstraktion af begreber fra enhver kilde til ustruktureret tekst i de-identificerede medicinske journaler
- Meget tilpasselig annoteringsplatform, der giver mulighed for at skræddersy etiketterne til særskilt sundhedsbrug
Billedannotation
Generel billedkommentar
- Billedannotering er processen med at knytte en del af et billede eller hele billedet til en identifikator. Med vores billedannoteringsværktøjer og proprietære platform kan vi annotere billeder gennem forskellige teknikker, f.eks. afgrænsningsboks, 3D cuboids, semantisk annotering, pixel-vis segmentering, polygoner, billedklassificering og mere for at skabe træningsdatasæt til maskinlæringsmodeller for at forbedre din AI motorer.
- AI-aktiverede systemer med menneskelige annotatorer forbedrer effektiviteten til at automatisere de mest gentagne aktiviteter, der er tilbøjelige til fejl. Vi kan nemt skalere til tusindvis af annotatorer for at styre enhver projektstørrelse.
Annotering af medicinsk billede
Hos Shaip forstår vi, hvor kritisk medicinsk billedsprog er for sundhedsvæsenet. Fra detektering af uregelmæssigheder og tumorer, der kunne gå ubemærket hen for det menneskelige øje, til undersøgelse af kræftfremkaldende stoffer og sygdomme, kræver medicinsk billedkommentarering fuldstændig beherskelse af færdigheder og lufttæt industriekspertise. Vores interne team af eksperter passer rigtigt til regningen, da de manuelt kan kommentere medicinske billeddata med deres praktiske ekspertise i branchen. Vores team kan arbejde på forskellige billedbaserede datasæt som røntgenstråler, CT-scanninger, MRI'er og mere.
- AI-støttede maskiner bruger computersyn til at opdage mønstre og korrelere det samme med medicinske billeddata for at identificere mulige sygdomme og udarbejde rapporter efter analyse.
- Røntgen, CT-scanning, MR og andre billedbaserede testrapporter kan let screenes for at forudsige forskellige lidelser.
- Vores sundhedsuddannede arbejdsstyrke hjælper med at mærke billeder ved hjælp af en række manuelle processer og avanceret billedklassificeringsteknologi til at tilbyde en hurtigere sundhedsanmärkning til at opbygge dine modeller.
Lydkommentar
Lydkommentarer har været en styrke for Shaip siden begyndelsen. Udvikl, træn og forbedre samtale AI, chatbots og talegenkendelsesmotorer med vores topmoderne lydannotationstjenester. Vores netværk af kvalificerede lingvister over hele kloden med et erfarent projektledelsesteam kan indsamle timevis med flersproget lyd og kommentere store datamængder for at træne stemmeaktiverede applikationer. Vi transskriberer også lydfiler for at udtrække meningsfuld indsigt, der er tilgængelig i lydformater.
Video-kommentar
Fang hvert objekt i videoen, billede for billede, og kommenter det for at gøre de bevægelige objekter genkendelige på maskiner med vores forhåndsvideo-annotationsværktøj. Vi har teknologien og erfaringen til at tilbyde videoannotationstjenester, der hjælper dig med omfattende mærkede datasæt til alle dine behov for videoannotering. Vi hjælper dig med at bygge dine computervisningsmodeller præcist og med det ønskede nøjagtighedsniveau.
Grunde til at vælge Shaip som din troværdige AI -dataindsamlingspartner
Mennesker
Dedikerede og uddannede hold:
- 30,000+ samarbejdspartnere til oprettelse af data, mærkning og kvalitetssikring
- Godkendt projektledelsesteam
- Erfaren produktudviklingsteam
- Talent Pool Sourcing & Onboarding Team
Behandle
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
perron
Den patenterede platform giver fordele:
- Web-baseret ende-til-ende platform
- Upåklagelig kvalitet
- Hurtigere TAT
- Problemfri levering
Mennesker
Dedikerede og uddannede hold:
- 30,000+ samarbejdspartnere til oprettelse af data, mærkning og kvalitetssikring
- Godkendt projektledelsesteam
- Erfaren produktudviklingsteam
- Talent Pool Sourcing & Onboarding Team
Behandle
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
perron
Den patenterede platform giver fordele:
- Web-baseret ende-til-ende platform
- Upåklagelig kvalitet
- Hurtigere TAT
- Problemfri levering
Brug cases
Kommentar om klinisk tekst
Leverede 30,000+ afidentificerede kliniske dokumenter, der overholder Safe Harbor-retningslinjerne. Disse dokumenter blev kommenteret (Named Entity Recognition) med 9 kliniske enhedstyper og 4 relationer for at træne AI-modeller, der har til formål at forbedre patientplejen.
Bemærkning om forsikringsformularer
Annotering af 10,000+ forsikringsformularer med op til 10 enhedsmærker til at opdele formularer i farlig forsikring vs. almindelig forsikring vs. ikke-forsikring og kommenteret i henhold til retningslinjerne ved brug af onshore-personalet til forsikrings-AI.
Automatisk videomærke
Tagede 6,000+ kvantificerbare objekter fra 500+ videofiler baseret på retningslinjer for at gøre databaserne søgbare for at udvikle automatiske videomærknings- og genkendelsesapplikationer, der er i stand til at udtrække og mærke objekter, der findes i videoscener.
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.
Brug for hjælp til data-annoteringstjenester / data-mærkningstjenester, en af vores eksperter hjælper gerne.
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.