İnsanlar Tarafından Makineler İçin Uzman Veri Açıklama Hizmetleri
Yapay Zeka (AI) ve Makine Öğrenimi (ML) modellerinizi geliştirmek için Metin, Resim, Ses ve Video verilerinize doğru şekilde açıklama ekleyin
Veri açıklama uzmanlığımızla yapay zeka gelişimini hızlandırın.
Veri Açıklama Çözümleri: Eşsiz Kalite, Hız ve Güvenlik
Veri kümelerinin optimum ve doğru bir şekilde anlaşılması için, AI modellerinin veri kümesinin her küçük nesnesini ve unsur parçasını derinlemesine anlamaları gerekir. Shaip'in veri açıklama metodolojisi, taramalardaki küçük nesnelerin, metinlerdeki noktalama işaretlerinin, arka planlardaki unsurların ve sesteki sessizliklerin hassas bir şekilde etiketlendiği inanılmaz ayrıntı dikkatinden kaynaklanmaktadır.
Shaip'in Öne Çıkan Özellikleri
- Teslim edilen her veri setinde altın standart açıklama sağlanır
- Verilere açıklama eklemek ve doğrulamak için sektöre ve alana özel KOBİ'ler ve gaziler görevlendirildi
- Görüntü segmentasyonu, nesne algılama, sınırlayıcı kutu, duyarlılık analizi, sınıflandırma ve daha fazlasında hassas açıklama hizmetleri
- Proje yönergelerini formüle etmeye yardımcı olacak uzmanlar
Shaip Veri Açıklama Hizmetleri – Veri Etiketlemede Gurur Duyuyoruz
Metin Açıklama
Kuruluşların yapılandırılmamış metindeki kritik bilgileri açığa çıkarmasına olanak sağlamak için tasarlanmış patentli metin açıklama aracımız aracılığıyla bilişsel metin veri açıklama hizmetleri (veya metin etiketleme hizmetleri) sağlıyoruz. Önemli bilgileri belirlemek için adlandırılmış varlık tanıma (NER), müşteri görüşlerini anlamak için duygu analizi, belgeleri kategorize etmek için metin sınıflandırması ve sohbet robotu geliştirme için niyet tanıma dahil olmak üzere kapsamlı metin açıklama hizmetleri sunuyoruz.
- Duygu analizi
- Özetleme
- Sınıflandırma
- Soru cevaplama
- Adlandırılmış varlık tanıma
Görüntü Açıklaması
Görüntü etiketleme olarak da bilinen bu hizmetimizde, ölçek ve kaliteyi dengeliyoruz, böylece modelleriniz görüntü açıklama hizmetlerimizle en doğru sonuçları üretiyor. Nesne algılama için sınırlayıcı kutu açıklaması, piksel düzeyinde doğruluk için anlamsal segmentasyon, düzensiz şekiller için çokgen açıklaması ve poz tahmini için anahtar nokta açıklaması dahil olmak üzere çok çeşitli teknikleri kapsıyoruz.
- Nesne algılama
- Görüntü Sınıflandırması
- poz tahmini
- OCR açıklaması
- Bölünme
- Yüz tanıma
Ses Açıklaması
Her dil gereksinimi için özel dilbilimcileri görevlendirerek, ses açıklama hizmetlerimiz, konuşma tabanlı yapay zeka modellerini iyileştirmek için veri kümelerinin etiketlenmesini sağlar; buna ses etiketleme de denir.
- Konuşma Transkripsiyonu
- Konuşma tanıma
- Konuşmacı tanıma
- Ses olayı algılama
- Dil ve Lehçe Tanımlaması
Video Açıklaması
Videoları eklerken kare kare yaklaşımını benimsiyoruz ve görüntülerde yer alan her bir nesnenin küçük bir parçasını dahil ettiğimizden emin oluyoruz. video etiketleme olarak da bilinir.
- Nesne takibi ve yerelleştirme
- Sınıflandırma
- Örnek segmentasyonu ve izleme
- Eylem algılama
- poz tahmini
- Şerit algılama
Lidar Açıklaması
LiDAR etiketleme olarak da bilinen bu işlem, LiDAR sensörlerinden toplanan 3B nokta bulutu verilerinin açıklama ve düzenleme sürecidir. Bu kritik adım, makinelerin çeşitli uygulamalar için mekansal verileri yorumlamasını sağlar. Otonom sürüşte, araçların nesneleri algılamasına ve güvenli bir şekilde gezinmesine yardımcı olur. Kentsel gelişimde, şehirlerin hassas 3B haritalarının oluşturulmasına yardımcı olur. Çevresel izleme için, orman yapılarının ve arazi değişikliklerinin analizini destekler. Ayrıca, robotik, artırılmış gerçeklik ve inşaatta önemli bir rol oynar ve doğru ölçümler ve nesne tanımlaması sağlar.
Sonunda doğru Veri Açıklama Şirketini buldunuz
Uzman İş Gücü
Veri açıklamaları konusunda uzman ekibimiz veri kümelerini doğru bir şekilde açıklayabilir.
ölçeklenebilirlik
Alan uzmanlarımız, kaliteyi koruyarak yüksek hacimli işleri halledebilir ve işiniz büyüdükçe operasyonları ölçeklendirebilir.
Büyüme ve Yenilik
Verileri hazırlıyoruz, zamandan ve kaynaklardan tasarruf ederek algoritmaların geliştirilmesine odaklanıyoruz ve işin sıkıcı kısmını bize bırakıyoruz.
Rekabetçi fiyatlandırma
Önde gelen veri etiketleme şirketlerinden biri olarak, sağlam veri açıklama platformumuzla projelerin bütçeniz dahilinde teslim edilmesini sağlıyoruz.
Önyargıyı ortadan kaldırın
Yapay zeka modelleri, veriler üzerinde çalışan ekiplerin istemeden önyargı oluşturması, nihai sonucu çarpıtması ve doğruluğu etkilemesi nedeniyle başarısız oluyor.
Daha iyi kalite
Her gün not ekleyen alan uzmanları, şirket içi bir ekibe kıyasla daha üstün bir iş çıkarıyor
Doğru Veri Etiketlemesini sağlamak için adımlar
- Veri koleksiyonu: Resim, video, ses veya metin gibi ilgili verileri toplayın.
- ön işleme: Görüntüleri düzelterek, metinleri biçimlendirerek veya videoları yazıya dökerek verileri standartlaştırın.
- Araç Seçimi: Projenizin ihtiyaçlarına göre doğru açıklama aracını veya tedarikçisini seçin.
- Ek Açıklama Yönergeleri: Tutarlı etiketleme için net talimatlar belirleyin.
- Açıklama ve QA: Verileri etiketleyin ve kalite kontrolleriyle doğruluğunu garantileyin.
- İhracat: Açıklamalı verileri daha sonraki kullanımlar için gerekli formatta dışarı aktarın.
Diğer Veri Açıklaması Şirketleri yerine neden Shaip'i seçmelisiniz?
Shaip'in veri açıklaması ekipleri, her boyuttaki ve sektördeki kuruluşlar için en üst kalitede uzmanlık sunar.
Her sektörün doğru ve güvenilir verilere ihtiyacı vardır.
Shaip, birden fazla sektör ve kullanım senaryosu için özel çözümler sunmaktadır.
Alan uzmanlarından birinci sınıf veri açıklamaları.
Zorlu kullanım durumlarını yönetmek ve veri ihtiyaçlarınızı karşılamak için uzmanlarla işbirliği yapın.
Çok dilli yüksek kaliteli eğitim verileri.
Çok çeşitli dilsel ihtiyaçlara uyacak şekilde uyarlanmış, en üst kalitede çeşitli dil eğitimi verileri sunuyoruz.
Özel ve eğitimli ekipler:
- Veri Oluşturma, Etiketleme ve Kalite Güvencesi için 30,000'den fazla ortak çalışan
- Yetkili Proje Yönetim Ekibi
- Deneyimli Ürün Geliştirme Ekibi
- Yetenek Havuzu Tedarik ve Yerleştirme Ekibi
En yüksek süreç verimliliği aşağıdakilerle sağlanır:
- Sağlam 6 Sigma Aşama Kapısı Süreci
- 6 Sigma kara kuşaktan oluşan özel bir ekip – Kilit süreç sahipleri ve Kalite uyumluluğu
- Sürekli İyileştirme ve Geri Bildirim Döngüsü
Patentli platform şu avantajlara sahiptir:
- Web tabanlı uçtan uca platform
- Kusursuz Kalite
- Daha hızlı TAT
- Sorunsuz Teslimat
Başarılı Hikayeler
30'den fazla doküman web'den çıkarıldı ve İçerik Denetleme için açıklama eklendi
Otomatik içerik denetimi oluşturmak için ML Modeli Toksik, Yetişkin veya Müstehcen kategorilere ayrılmıştır.
Diğer Sektörler
Sağlık hizmeti
Yüksek kaliteli tıbbi görüntü açıklamalarımız, yapay zeka modellerini insan gözünün sıklıkla gözden kaçırdığı ince anomalileri tespit edecek şekilde eğiterek tanısal doğruluğu artırmaya yardımcı olur. Bu, daha erken teşhislere ve daha iyi hasta sonuçlarına yol açar.
Finans
Dolandırıcılık tespiti için doğru veri açıklaması çok önemlidir. Sahtekarlık faaliyetlerini gösteren kalıpları tanımak için yapay zeka modelleri eğitiyoruz ve finans kurumlarının milyonlarca dolarlık zarardan kurtulmasını sağlıyoruz.
Perakende
Hassas resim açıklama hizmetlerimizle ürün arama alaka düzeyini ve müşteri deneyimini iyileştirin. Ürünleri ayrıntılı niteliklerle etiketleyerek, AI arama motorlarının son derece alakalı sonuçlar sunmasını ve dönüşümleri artırmasını sağlıyoruz.
Önerilen Kaynaklar
Alıcı Rehberi
Veri Açıklaması ve Veri Etiketleme için Alıcı Kılavuzu
Bu nedenle, yeni bir AI/ML girişimi başlatmak istiyorsunuz ve iyi veri bulmanın operasyonunuzun en zorlu yönlerinden biri olacağını fark ediyorsunuz. AI/ML modelinizin çıktısı yalnızca veriler kadar iyidir.
Blog
Şirket İçi veya Dış Kaynaklı Veri Açıklaması - Hangisi Daha İyi Yapay Zeka Sonuçları Verir?
2020'de insanlar tarafından her saniye 1.7 MB veri oluşturuldu. Aynı yıl, 2.5'de her gün yaklaşık 2020 kentilyon veri baytı ürettik. Veri bilimcileri bunu 2025 yılına kadar tahmin ediyor.
Blog
TOP 10 Veri Etiketleme hakkında sık sorulan sorular (SSS)
Her ML Mühendisi, güvenilir ve doğru bir AI modeli geliştirmek ister. Veri bilimcileri, zamanlarının yaklaşık %80'ini verileri etiketlemek ve artırmak için harcarlar. Bu nedenle modelin performansı, onu eğitmek için kullanılan verilerin kalitesine bağlıdır.
Öne Çıkan Müşteriler
Ekipleri, dünya lideri yapay zeka ürünleri oluşturmaya teşvik etmek.
Veri etiketleme hizmetleriyle ilgili yardıma ihtiyacınız varsa uzmanlarımızdan biri size yardımcı olmaktan mutluluk duyacaktır.
Sıkça Sorulan Sorular (SSS)
Veri açıklaması, belirli nesneleri AI motorları için tanınabilir hale getiren bir veri kümesine meta veriler ekleyerek kategorilere ayırma, etiketleme, etiketleme veya yazıya dönüştürme işlemidir. Metin, görüntü, video ve ses verileri içindeki nesneleri etiketlemek, makine öğrenimi algoritmalarının etiketlenmiş verileri yorumlamasını ve gerçek hayattaki zorlukları çözmek için eğitilmesini bilgilendirici ve anlamlı hale getirir.
Veri açıklama aracı, makine öğrenimi için Metin, Ses, Görüntü, Video gibi büyük eğitim verisi kümelerine açıklama eklemek için kullanılan bulutta veya şirket içi veya kapsayıcılı yazılım çözümünde dağıtılabilen bir araçtır.
Veri açıklayıcıları, makine öğrenimi algoritmalarını eğitmek için kullanılan büyük veri kümelerinin kategorilere ayrılmasına, etiketlenmesine, etiketlenmesine veya yazıya dökülmesine yardımcı olur. Annotators genellikle videolar, reklamlar, fotoğraflar, metin belgeleri, konuşmalar vb. üzerinde çalışır ve belirli nesneleri AI motorları için tanınabilir kılmak için içeriğe ilgili bir etiket ekler.
- Metin Açıklama (Adlandırılmış Varlık ek açıklaması ve İlişki eşleme, Anahtar sözcük etiketleme, Metin Sınıflandırma, Amaç/Duygu Analizi vb.)
- Görüntü Açıklaması (Görüntü Segmentasyonu, Nesne Algılama, Sınıflandırma, Anahtar Nokta açıklaması, Sınırlandırma Kutusu, 3B, Çokgen, vb.)
- Ses Açıklaması (Konuşmacı Günlükleştirme, Ses Etiketleme, Zaman Damgası, vb.)
- Video Açıklaması (Kare kare açıklama, Hareket İzleme vb.)
Veri açıklaması, bir veri kümesine etiketleyerek, kategorilere ayırarak vb. metadata ekleme işlemidir. Eldeki kullanım durumuna göre uzman yorumcular proje için kullanılacak açıklama tekniğine karar verir.
Veri Açıklaması / Veri Etiketleme, nesnenin makineler tarafından tanınmasını sağlar. Doğru sonuçlar sağlamak için farklı girdileri anlamasını ve ayırt etmesini sağlamak için bir ML modelinin eğitimi için ilk kurulum sunar.
Etiketleme, verileri etiketlemenin basit eylemidir. Açıklama daha geniştir, etiketlemeyi kapsar ve daha zengin bağlam için daha karmaşık meta veriler ekler. Etiketleme, Bölüm Açıklamanın.
Shaip, verilerinizi korumak için şifreleme, erişim kontrolü, güvenli depolama, denetimler kullanır ve endüstri standartlarına uyar. (Ayrıntılar için bizimle iletişime geçin).