AI Kaynak Merkezi
Birinci sınıf Yapay Zeka Ekipleri için Hazırlandı ve Seçildi
Örnek Projelerimiz
Çok dilli Konuşmalı Yapay Zeka oluşturmak için eğitim verileri
40 dilde konuşmalı yapay zekayı eğitmek için kaynaklı, oluşturulan, küratörlüğünü yapan ve kopyalanan yüksek kaliteli ses verileri.
Örnek Projelerimiz
Çok dilli dijital asistan oluşturmak için sözce veri toplama
7 dilde Çok dilli dijital asistanlar oluşturmak için 22 bin saatin üzerinde ses verisi ile 13 Milyondan fazla İfade sağladı.
Örnek Projelerimiz
30'den fazla doküman web'den çıkarıldı ve İçerik Denetleme için açıklama eklendi
Otomatik içerik denetimi oluşturmak için ML Modeli Zehirli, Yetişkinlere Yönelik veya Müstehcen kategorilere ayrıldı
Robot Eğitim Veri Stratejisi: Somutlaştırılmış Yapay Zeka için Uzaktan Kumanda, Simülasyon ve İnsan Videosu Karşılaştırması
Gerçek dünyada işe yarayan bir robot politikası oluşturmak artık bir bilgisayar sorunu değil, bir veri sorunudur. Yapay zekâ ekiplerinin üç amacı vardır.
Fiziksel Yapay Zeka Veri Kümesi Yığını: İnsan Gösterileri, Robot Eylemleri, VLA Verileri ve Uzun Vadeli Görevler
Çoğu fiziksel yapay zeka ekibi veriye ihtiyaç duyduklarını bilir. Ancak çok azı bir veri yığınına ihtiyaç duyduklarını bilir. Bu, konuşlandırılmış bir insansı robotun, otonom aracın veya depo robotunun yetenekleriyle ilgilidir.
2026 Yılında Makine Öğrenimi Modellerinizi Eğitmek İçin En İyi 22 Açık Kaynaklı OCR Veri Kümesi
Optik karakter tanıma (OCR) teknolojisi artık fiş tarama, kimlik doğrulama, fatura otomasyonu, tarihi arşivlerin dijitalleştirilmesi ve kalem tabanlı not uygulamalarında kullanılıyor. OCR pazarının önümüzdeki dönemde ulaşması bekleniyor.
Fiziksel Yapay Zeka, Otonom Zekayı Yeniden Tanımlıyor
Son on yıldır yapay zekâ çoğunlukla bir ekranda yaşıyordu. Soruları yanıtlıyor, cümleleri tamamlıyor, görüntüleri sıralıyor ve izlenecek bir sonraki şeyi öneriyordu.
VLM ve VLA Karşılaştırması: Robotik İçin Görsel-Dil Modelleri Neden Yeterli Değil?
Robotik tartışmalarında iki model sınıfı birbirine karıştırılıyor: görüntü-dil modelleri ve görüntü-dil-eylem modelleri. Benzer ses çıkarıyorlar, ikisi de görüntü ve metin alıyor ve ikisi de şu kaynaktan geliyor:
VLA Modelleri: Görsel-Dil-Eylem Modellerinin Eğitim Verilerinden İhtiyaç Duydukları Şeyler
Sohbet robotlarından doğal dil komutlarını takip eden robotlara geçiş, tek bir model sınıfı üzerinden gerçekleşir. VLA modelleri (görsel-dil-eylem modelleri), görseli birleştirir.
Dokunsal Algılama Verileri: Gerçekten Hissedebilen Robotların Arkasındaki Eğitim Sinyali
Robotlar görebilir. İnternet ölçeğindeki görüntü veri kümeleri ve on yıllık geliştirilmiş modeller bunu mümkün kıldı. Ama bir robottan yarı ezilmiş bir şeyi gerçekten kaldırmasını isteyin.
Robotik Verilerine Nasıl Etiket Eklenir: Nesneler, Eylemler, Amaç, Hareket ve Arıza Modları
Yanlış kutuyu alan, bir kişinin önünde donup kalan veya kırılgan bir parçayı düşüren bir robot nadiren kötü kod nedeniyle arızalanır.
İnsansı Robot Eğitim Verileri: Ekiplerin Dağıtımdan Önce İhtiyaç Duydukları Şeyler
İnsansı robotlar laboratuvar gösterilerinden gerçek depolara, mutfaklara ve fabrika zeminlerine doğru ilerliyor; ancak çoğu ekip, zor kısmın aslında bu olmadığını keşfediyor.
Fiziksel Yapay Zeka ve İnsansı Robotların Ölçeklendirilmesi
Shaip, 100 müşteri tanımlı görevi desteklemek ve ölçeklenebilir, modele hazır yapay zekâ veri kümeleri sunmak için sahne kurulumu, QR haritalama, beş sensörlü izleme, katılımcı provası, moderatörlü kayıt ve inceleme iş akışlarını kapsayan uçtan uca veri operasyonları hattını oluşturdu.
ABD için Sentetik Vergi Davası Veri Kümeleri
Vergi yapay zeka sistemleri daha yetenekli hale geldikçe, değerlendirme verilerinin kalitesi kritik bir farklılaştırıcı unsur haline geliyor. Müşteri, ABD genelindeki federal beyanname gerekliliklerini ve eyalet düzeyindeki farklılıkları kapsayan, gerçekçi bireysel vergi vakalarına ait büyük ölçekli bir veri kümesi talep etti.
İnsan Değerlendirmesiyle Ses Klonlama Kalitesi
Ses kopyalama modelleri tanıtımlarda etkileyici görünse de gerçek dünya kullanımında yine de zorlanabilir. Müşteri, özellikle öncelikli dağıtım pazarı olan Hint İngilizcesi için, modellerinin gerçekten gelişip gelişmediğini ölçmenin güvenilir bir yoluna ihtiyaç duyuyordu.
Çok dilli Konuşmalı Yapay Zeka oluşturmak için eğitim verileri
40 dilde konuşmalı yapay zekayı eğitmek için kaynaklı, oluşturulan, küratörlüğünü yapan ve kopyalanan yüksek kaliteli ses verileri.
Çok dilli dijital asistan oluşturmak için sözce veri toplama
7 dilde Çok dilli dijital asistanlar oluşturmak için 22 bin saatin üzerinde ses verisi ile 13 Milyondan fazla İfade sağladı.
30'den fazla doküman web'den çıkarıldı ve İçerik Denetleme için açıklama eklendi
Otomatik içerik denetimi oluşturmak için ML Modeli Zehirli, Yetişkinlere Yönelik veya Müstehcen kategorilere ayrıldı
8 Hint Dilinde ses verilerini Toplayın, Bölümlere Ayırın ve Metne Dönüştürün
3 Hint dilinde Çok Dilli Konuşma Teknolojisi oluşturmak için Toplanan, Bölümlere Ayrılan ve Metne Dönüşen 8 saatten fazla Ses Verisi.
Araç içi sesle etkinleştirilen sistemler için Anahtar Kelime Koleksiyonu
Öngörülen sürede 200 konuşmacıdan 12 küresel dilde toplanan 2800 binden fazla anahtar sözcük/marka istemi.
8'den fazla Ses saati Otomatik
Konuşma Tanıma
Müşteriye Hint dilleri için Konuşma Teknolojisi konuşma yol haritası konusunda yardımcı olmak.
Görüntü Tanıma'yı geliştirmek için Görüntü Toplama ve Açıklama
Yeni akıllı telefon serileri için görüntü tanıma modellerini eğitmek için kaynaklı ve açıklamalı yüksek kaliteli görüntü verileri.
Yapay Zeka Destekli İçgörülerle Daha Akıllı Çağrı Merkezlerini Etkinleştirme
Yapay zeka destekli konuşma, duygu ve his analiziyle çağrı merkezi operasyonlarını dönüştürün.
Üretken Yapay Zeka ile Sağlık Bakımı Tahmin Modellerinin Geliştirilmesi
Üretken yapay zeka ve LLM'leri kullanarak öngörücü sağlık modellerinin nasıl gelişmiş doğruluk elde ettiğini keşfedin.
Akıllı Şehir Otonom Araçları için LiDAR Açıklama Projesi
Shaip'in SmartCity için 15,000 karelik LiDAR ve kamera verisini nasıl başarıyla açıkladığını keşfedin.
Ses Tabanlı UPI Ödeme İstemleri: Yapay Zeka İçin Çeşitliliği Yakalamak
Shaip, çeşitli kültürel ses kayıtlarını içeren kapsamlı bir ses tabanlı UPI ödeme sistemi geliştiriyor.
CoT Mantığıyla E-Ticaret Chatbot Doğruluğunu Artırma
E-ticarette CoT tabanlı istem mühendisliği uygulamasına detaylı bir bakış.
Kılavuza Uyum Ek Açıklamaları Yoluyla Ön Yetkilendirme İş Akışlarının Geliştirilmesi
Uzman klinik veri açıklamaları ve kılavuz uyumu ile tıbbi ön onayı dönüştürün.
Sentetik Hasta Hekim Görüşmeleriyle Klinik Ortam Zekasını Geliştirme
Çeşitli katılımcılar ve gerçek klinik ortam simülasyonu ile yüksek kaliteli sentetik sağlık görüşmeleri oluşturun.
Onkoloji Veri Hassasiyeti: NLP Model Yeniliği için Kimliksizleştirme ve Açıklama
Onkoloji NLP Vaka Çalışması: Sağlık Araştırmaları için Yapay Zeka Destekli Kanser Veri İşleme Çözümleri.
EQ için Ses Tabanlı Şarkı Söyleme Ses Koleksiyonu
EQ ve sıkıştırma algoritması eğitimi için çeşitli şarkı ses koleksiyonu.
Sahteciliğe Karşı Video Veri Toplama
Shaip'in yapay zeka dolandırıcılık tespit modellerini geliştirmek için 25 bin videoyu nasıl sağladığını keşfedin.
Tıbbi Veri Toplama, Kimlik De-ID ve ICD-10 CM Açıklaması
Veri Lisanslama, Kimlik Gizleme ve Açıklama ile Doğru Yapay Zeka'yı Etkinleştirme.
Hazır Yüz Tanıma Veri Setleri
Küresel bir teknoloji lideri için etik kaynaklı, çeşitli veri kümeleriyle yapay zeka eğitimini hızlandırmak ve önyargıları azaltmak.
Arama Sorgusunu Geliştirme
Polonya merkezli bir e-ticaret lideri için belirsiz durumları çözmek amacıyla insan yargısı ve yapılandırılmış taksonomi kullanılarak arama alaka düzeyinin artırılması.
MRI Kimliksizleştirme Araştırması
Çok kurumsal bir araştırma programı, uyumlu veri paylaşımı için yaklaşık 100 taramanın güvenliğini sağlayan bir MRI kimlik gizleme iş akışını tasarlamak ve doğrulamak üzere Shaip'i seçti.
Uzman BT Açıklamalı Kardiyak Amiloidoz
Klinik bir yapay zeka grubu, erken amiloidoz için kardiyak BT kriterlerini üretime hazır ML etiketlerine dönüştürmek için Shaip ile ortaklık kurdu.
Yaş İlerlemesi Çeşitliliğine Sahip Yüz Görüntüsü Veri Seti
Çok sayıda katılımcı, bilgisayarlı görüş modelleri için adaleti ve sağlamlığı güçlendirmek amacıyla zaman-ayrımlı bir yüz görüntüsü gövdesi.
AI4 Konferansı: Bilgisayarla Görme Veri Toplama Sorunlarını Çözme
Dışarıdaki tüm büyük AI çözümleri, veri toplama veya veri kaynağı veya AI eğitim verileri olarak adlandırdığımız çok önemli bir sürecin ürünleridir. CRO'muz Bay Hardik Parikh, 4 Ağustos'ta Las Vegas'ta kısa süre önce sonuçlanan Event Ai2022 17'de "Bilgisayar Görme Veri Toplama Sorunlarının Çözülmesi" konulu bir açılış oturumu yaptı.
Ses Teknolojisinin Geleceği – Zorluklar ve Fırsatlar
Ses Teknolojisi, iletişim kurma şeklimizde devrim yaratma gücüne sahiptir. Bu web semineri, katılımcıyı 'Ses teknolojisi herhangi bir alanda nasıl kullanılabilir' ve son kullanıcı deneyimini zenginleştirmek için çeşitli Konuşmalı Yapay Zeka kullanım durumlarının nasıl kullanıldığı konusunda eğitmeyi amaçlamaktadır.
Verileri Dönüştüren Sağlık Hizmetleri
Yapay zeka (AI), sağlık hizmetlerinin sunulma şeklini değiştirme potansiyeline sahiptir. Bu web semineri, katılımcıyı vaka çalışmaları kullanarak ve eğitim veri setleri ve veri işleme hakkında 'Sağlık alanında veriler nasıl kullanılabilir' konusunda eğitmeyi amaçlamaktadır.
Alıcı Rehberi: Çok Modlu Yapay Zeka
Çok modlu yapay zeka, yalnızca teknolojik bir ilerlemeden daha fazlasını temsil eder; makinelerin dünyayı anlama ve onunla etkileşim kurma biçiminde temel bir değişimdir. İşletmeler çeşitli veri türlerini üretmeye ve toplamaya devam ettikçe, bu çoklu modaliteleri aynı anda işleme ve anlama yeteneği yalnızca bir avantaj değil, aynı zamanda bir zorunluluk haline gelir.
Alıcı Kılavuzu: Veri Açıklaması / Etiketleme
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 onu eğitmek için kullandığınız veriler kadar iyidir - bu nedenle veri toplama, açıklama ve etiketleme için uyguladığınız uzmanlık kritik öneme sahiptir.
Alıcı Kılavuzu: AI Veri Toplama
Makinelerin kendilerine ait bir aklı yoktur. Akıl yürütme, biliş ve daha fazlası gibi görüşlerden, gerçeklerden ve yeteneklerden yoksundurlar. Bunları güçlü ortamlara dönüştürmek için verilere dayalı olarak geliştirilmiş algoritmalara ihtiyacınız var. Alakalı, bağlamsal ve yeni veriler. Makineler için bu tür verileri toplama işlemine AI veri toplama denir.
Alıcı Kılavuzu: Konuşmaya Dayalı Yapay Zeka için Eksiksiz Kılavuz
Sohbet ettiğiniz sohbet robotu, tonlarca konuşma tanıma veri kümesi kullanılarak eğitilmiş, test edilmiş ve oluşturulmuş gelişmiş bir konuşma tabanlı yapay zeka sisteminde çalışır. Makineleri akıllı yapan teknolojinin arkasındaki temel süreçtir ve tam olarak tartışacağımız ve keşfedeceğimiz şey de budur.
Satın Alma Rehberi: CV için Resim Açıklaması
Bilgisayarla görme, bilgisayarla görme uygulamalarını eğitmek için görsel dünyayı anlamlandırmakla ilgilidir. Başarısı tamamen görüntü açıklama dediğimiz şeye dayanıyor - makinelerin akıllı kararlar vermesini sağlayan teknolojinin arkasındaki temel süreç ve bu tam olarak tartışıp keşfetmek üzere olduğumuz şeydir.
Alıcı Kılavuzu: Video Açıklaması ve Etiketleme
Hepimizin duyduğu oldukça yaygın bir sözdür. Bir resmin binlerce kelime söyleyebileceğini, sadece bir videonun neler söyleyebileceğini hayal edin? Belki bir milyon şey. Sürücüsüz arabalar veya akıllı perakende satış kontrolleri gibi bize vaat edilen çığır açan uygulamaların hiçbiri, video açıklama olmadan mümkün değildir.
Satın Alma Rehberi: Büyük Dil Modelleri LLM
Hiç Google veya Alexa'nın sizi nasıl "anladığını" görünce şaşırıp kafanızı kaşıdınız mı? Yoksa kendinizi kulağa ürkütücü bir şekilde insan gibi gelen, bilgisayar tarafından oluşturulmuş bir makale okurken mi buldunuz? Yalnız değilsin. Perdeyi geri çekmenin ve sırrı ortaya çıkarmanın zamanı geldi: Büyük Dil Modelleri veya LLM'ler.
Alıcı Kılavuzu: Yüksek Kaliteli Yapay Zeka Eğitim Verileri
Yapay zeka ve makine öğrenimi dünyasında veri eğitimi kaçınılmazdır. Bu, makine öğrenimi modüllerini doğru, verimli ve tamamen işlevsel hale getiren süreçtir. Kılavuz, AI eğitim verilerinin ne olduğunu, eğitim verilerinin türlerini, eğitim verilerinin kalitesini, veri toplama ve lisanslamayı ve daha fazlasını ayrıntılı olarak araştırır.
Robot Eğitim Veri Stratejisi: Somutlaştırılmış Yapay Zeka için Uzaktan Kumanda, Simülasyon ve İnsan Videosu Karşılaştırması
Gerçek dünyada işe yarayan bir robot politikası oluşturmak artık bir bilgisayar sorunu değil, bir veri sorunudur. Yapay zekâ ekiplerinin üç amacı vardır.
Fiziksel Yapay Zeka Veri Kümesi Yığını: İnsan Gösterileri, Robot Eylemleri, VLA Verileri ve Uzun Vadeli Görevler
Çoğu fiziksel yapay zeka ekibi veriye ihtiyaç duyduklarını bilir. Ancak çok azı bir veri yığınına ihtiyaç duyduklarını bilir. Bu, konuşlandırılmış bir insansı robotun, otonom aracın veya depo robotunun yetenekleriyle ilgilidir.
2026 Yılında Makine Öğrenimi Modellerinizi Eğitmek İçin En İyi 22 Açık Kaynaklı OCR Veri Kümesi
Optik karakter tanıma (OCR) teknolojisi artık fiş tarama, kimlik doğrulama, fatura otomasyonu, tarihi arşivlerin dijitalleştirilmesi ve kalem tabanlı not uygulamalarında kullanılıyor. OCR pazarının önümüzdeki dönemde ulaşması bekleniyor.
Fiziksel Yapay Zeka, Otonom Zekayı Yeniden Tanımlıyor
Son on yıldır yapay zekâ çoğunlukla bir ekranda yaşıyordu. Soruları yanıtlıyor, cümleleri tamamlıyor, görüntüleri sıralıyor ve izlenecek bir sonraki şeyi öneriyordu.
VLM ve VLA Karşılaştırması: Robotik İçin Görsel-Dil Modelleri Neden Yeterli Değil?
Robotik tartışmalarında iki model sınıfı birbirine karıştırılıyor: görüntü-dil modelleri ve görüntü-dil-eylem modelleri. Benzer ses çıkarıyorlar, ikisi de görüntü ve metin alıyor ve ikisi de şu kaynaktan geliyor:
VLA Modelleri: Görsel-Dil-Eylem Modellerinin Eğitim Verilerinden İhtiyaç Duydukları Şeyler
Sohbet robotlarından doğal dil komutlarını takip eden robotlara geçiş, tek bir model sınıfı üzerinden gerçekleşir. VLA modelleri (görsel-dil-eylem modelleri), görseli birleştirir.
Dokunsal Algılama Verileri: Gerçekten Hissedebilen Robotların Arkasındaki Eğitim Sinyali
Robotlar görebilir. İnternet ölçeğindeki görüntü veri kümeleri ve on yıllık geliştirilmiş modeller bunu mümkün kıldı. Ama bir robottan yarı ezilmiş bir şeyi gerçekten kaldırmasını isteyin.
Robotik Verilerine Nasıl Etiket Eklenir: Nesneler, Eylemler, Amaç, Hareket ve Arıza Modları
Yanlış kutuyu alan, bir kişinin önünde donup kalan veya kırılgan bir parçayı düşüren bir robot nadiren kötü kod nedeniyle arızalanır.
İnsansı Robot Eğitim Verileri: Ekiplerin Dağıtımdan Önce İhtiyaç Duydukları Şeyler
İnsansı robotlar laboratuvar gösterilerinden gerçek depolara, mutfaklara ve fabrika zeminlerine doğru ilerliyor; ancak çoğu ekip, zor kısmın aslında bu olmadığını keşfediyor.
NLP nedir? Nasıl Çalışır, Yararları, Zorlukları, Örnekler
NLP infografiğimizi keşfedin: Doğal Dil İşlemenin nasıl çalıştığını öğrenin, faydalarını, zorluklarını, pazar büyümesini, kullanım durumlarını ve Doğal Dil İşlemedeki gelecekteki trendleri keşfedin.
Konuşmaya Dayalı Yapay Zeka Hakkında Her Şey: Nasıl Çalışır, Örnek, Faydaları ve Zorlukları [İnfografik 2025]
Konuşmalı Yapay Zeka'nın kişiselleştirilmiş etkileşimlerle sektörleri nasıl yeniden şekillendirdiğini keşfedin. İnfografiğimize göz atın.
OCR (Optik Karakter Tanıma) – Tanım, Avantajlar, Zorluklar ve Kullanım Örnekleri [İnfografik]
OCR, makinelerin basılı metinleri ve görüntüleri okumasını sağlayan bir teknolojidir. Genellikle belgelerin saklanması veya işlenmesi için dijitalleştirilmesi gibi iş uygulamalarında ve harcama geri ödemesi için bir makbuzun taranması gibi tüketici uygulamalarında kullanılır.
Veri Toplama Nedir? Yeni Başlayanların Bilmesi Gereken Her Şey
Akıllı #AI/ #ML modelleri her yerde, ister Öngörüye dayalı sağlık hizmetleri modelleri, proaktif teşhis,
Veri Etiketleme Nedir? Yeni Başlayanların Bilmesi Gereken Her Şey
Infographics'i İndirin Akıllı yapay zeka modellerinin kalıpları, nesneleri tanımlayabilmeleri ve sonuçta oluşturabilmeleri için kapsamlı bir şekilde eğitilmesi gerekir.
