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)

Datanotering

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 i dataanmærkning og mærkning, kan skaffe nøjagtige og effektivt 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 vi er en af ​​de bedste dataannoteringsvirksomheder, kan vores team rumme høj volumen og samtidig opretholde den nødvendige kvalitet.

Fokus på vækst og innovation

Vores team hjælper dig med at forberede data til træning af AI-motorer, hvilket sparer værdifuld tid og ressourcer. Dette giver dig mulighed for at fokusere på holistisk vækst.

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

Forbedrede data
Sikkerhed

Forbedret datasikkerhed sikrer, at dataformater styres og bevares.

Tilgængelighed &
Levering

Vores næste generations datamærkningsplatform tilbyder høj netværksoppetid og levering til tiden af ​​data, tjenester og løsninger.

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 udbyder af dataanmærkninger

Mennesker

Mennesker

Dedikerede og uddannede hold:

  • 7000+ samarbejdspartnere til oprettelse af data, mærkning og kvalitetssikring
  • Godkendt projektledelsesteam
  • Erfaren produktudviklingsteam
  • Talent Pool Sourcing & Onboarding Team
Behandle

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

perron

Den patenterede platform giver fordele:

  • Web-baseret ende-til-ende platform
  • Upåklagelig kvalitet
  • Hurtigere TAT
  • Problemfri levering

Hvorfor Outsourcing af dataanmærkninger anbefales til dine AI-projekter

Dediker team

Det anslås, at dataforskere bruger over 80 % af deres tid på datarensning og dataforberedelse. Med outsourcing af datamærkning kan dit team af dataforskere fokusere på at fortsætte udviklingen af ​​robuste algoritmer og overlade den kedelige del af jobbet til os.

Skalerbarhed

Selv en gennemsnitlig Machine Learning (ML) model ville kræve mærkning af store bidder af data, hvilket kræver, at virksomheder trækker ressourcer ind fra andre teams. Med en pålidelig dataannoteringstjenesteudbyder som os tilbyder vi domæneeksperter, der dedikeret arbejder på dine datamærkningsprojekter og kan skalere driften, efterhånden som din virksomhed vokser.

Bedre kvalitet

Dedikerede domæneksperter, der kommenterer dag-ind og dag-ud, vil-hver dag-udføre et overlegent job i forhold til et team, der skal rumme annotationsopgaver i deres travle tidsplaner. Det er overflødigt at sige, at det resulterer i bedre output.

Fjern intern bias

Grunden til, at AI-modeller mislykkes, er, at teams, der arbejder med dataindsamling og annotering, utilsigtet introducerer bias, skævvrider slutresultatet og påvirker nøjagtigheden. Men leverandøren af ​​dataannoteringer og mærkning gør et bedre stykke arbejde med at annotere dataene for forbedret nøjagtighed ved at eliminere antagelser og skævheder.

Brug cases

Fremhævede klienter

Styrke teams til at opbygge verdensledende AI-produkter.

Brug for hjælp til data-annoteringstjenester / data-mærkningstjenester, en af ​​vores eksperter hjælper gerne.

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.