Macgence AI

Данные обучения искусственного интеллекта

Пользовательский источник данных

Создавайте пользовательские наборы данных.

Аннотирование и улучшение данных

Маркируйте и уточняйте данные.

проверка достоверности данных

Повысить качество данных.

РЛХФ

Повышение точности ИИ.

Лицензирование данных

Получайте доступ к премиум-наборам данных без особых усилий.

Толпа как услуга

Масштабируйтесь с помощью глобальных данных.

Модерация контента

Сохраняйте контент в безопасности и жалуйтесь.

Языковые услуги

Переводы

Преодолейте языковые барьеры.

транскрипция

Преобразуйте речь в текст.

перезапись

Локализуйте с помощью аутентичных голосов.

Субтитры/титры

Улучшить доступность контента.

Редактирование

Идеально каждое слово.

Аудит

Гарантия высочайшего качества.

Создайте ИИ

Веб-сканирование/Извлечение данных

Собирайте веб-данные без усилий.

Гиперперсонализированный ИИ

Создавайте индивидуальные возможности искусственного интеллекта.

Таможенная инженерия

Создавайте уникальные решения на основе искусственного интеллекта.

Агенты ИИ

Внедрение интеллектуальных помощников на основе искусственного интеллекта.

Цифровая трансформация ИИ

Автоматизируйте рост бизнеса.

Увеличение таланта

Масштабируйтесь с помощью опыта в области ИИ.

Оценка модели

Оценка и совершенствование моделей ИИ.

Автоматизация

Оптимизируйте рабочие процессы без проблем.

Случаи использования

Компьютерное зрение

Обнаружение, классификация и анализ изображений.

Разговорный ИИ

Обеспечьте интеллектуальное, человеческое взаимодействие.

Обработка естественного языка (НЛП)

Декодировать и обрабатывать язык.

Слияние датчиков

Интеграция и улучшение данных датчиков.

Генеративный ИИ

Создавайте контент на основе искусственного интеллекта.

Здравоохранение AI

Получите медицинский анализ с помощью ИИ.

ADAS

Расширенная система помощи водителю.

Отрасли

Автомобильная

Интеграция искусственного интеллекта для более безопасного и интеллектуального вождения.

Здравоохранение

Мощная диагностика с использованием передового искусственного интеллекта.

Розничная торговля/электронная коммерция

Персонализируйте покупки с помощью искусственного интеллекта.

AR / VR

Создавайте захватывающие впечатления нового уровня.

Геопространственной

Составляйте карты, отслеживайте и оптимизируйте местоположения.

Банки и финансы

Автоматизируйте риски, мошенничество и транзакции.

Защита

Укрепляйте национальную безопасность с помощью ИИ.

Обработка и услуги

Создание управляемой модели

Разрабатывайте модели ИИ, созданные специально для вас.

Проверка модели

Тестируйте, улучшайте и оптимизируйте ИИ.

Корпоративный ИИ

Масштабируйте бизнес с помощью решений на основе искусственного интеллекта.

Сбор данных датчиков

Получайте аналитические данные в режиме реального времени.

Автономное транспортное средство

Обучайте ИИ для повышения эффективности беспилотного вождения.

Торговая площадка данных

Изучите премиальные наборы данных, готовые к использованию ИИ.

Инструмент аннотации

Маркируйте данные с точностью.

Инструмент RLHF

Обучайте ИИ с использованием обратной связи от реальных людей.

Инструмент транскрипции

Преобразуйте речь в безупречный текст.

О Макгенсе

Узнайте о нашей компании

В прессе

Основные моменты освещения в СМИ.

Вакансии

Исследуйте карьерные возможности.

Вакансии

Открытые позиции доступны сейчас

Ресурсы

Практические примеры, блоги и исследовательские отчеты

Сферы деятельности

Успех, подкрепленный точными данными

Блог

Аналитика и последние обновления.

Research Report

Подробный анализ отрасли.

Машинное обучение или модель ИИ, которая ведет себя как человек, требует большого объема обучающих данных. Следовательно, обучение модели пониманию определенной информации необходимо для того, чтобы она могла принимать решения и предпринимать действия. В частности, алгоритмы машинного обучения и глубокого обучения в значительной степени полагаются на данные. Эти алгоритмы должны быть сложными и замысловатыми, чтобы работать наилучшим образом. Однако правильно структурированный и маркированный набор данных имеет решающее значение для построения надежной модели ИИ. Таким образом, аннотация данных становится важной.

Аннотация данных проста в концепции, но на практике может быть сложной. Поэтому мы собираемся провести вас через этот процесс и дать вам несколько советов, которые сэкономят вам много времени (и проблем!).

Что такое аннотация данных?

Аннотация данных маркирует отдельные элементы обучающих данных (текст, изображения, аудио или видео), чтобы машины могли понять их значение. Используя эти аннотированные данные, модели обучаются. Аннотации не только используются для контроля качества, но и участвуют в более широком процессе сбора данных. Аннотированные данные становятся базовыми наборами данных и используются для измерения производительности модели. Аннотирование данных становится еще более важным при работе с неструктурированными данными, такими как текст, изображения, видео и аудио. Большинство моделей обучаются посредством контролируемого обучения, которое основано на аннотировании данных обучения людьми.

Типы аннотаций данных

Доступны различные типы данных, такие как текст, аудио, изображения, семантика и видео.

Текстовая аннотация

К языковым данным добавляются внутритекстовые аннотации, метки или метаданные для предоставления релевантной информации. В частности, текстовые наборы данных Содержат огромное количество информации. В результате, в текстовых аннотациях отдельные элементы данных сегментируются, чтобы машины могли распознавать их по отдельности.

Аннотация изображения

Аннотация изображения необходим для многих приложений, включая компьютерное зрение, роботизированное зрение, распознавание лиц и решения, основанные на машинном обучении для интерпретации изображений. Для обучения этих решений необходимо присвоить фотографиям метаданные в виде идентификаторов, подписей или ключевых слов. Машины могут понять, какие элементы присутствуют на изображении, аннотируя его.

Аудио аннотация

Аудио аннотация включает в себя транскрипцию и временную маркировку речевых данных, включая произношение, интонацию, а также идентификацию языка, диалекта и демографических данных говорящего. Некоторые варианты использования требуют особого подхода, например, маркировки агрессивных речевых индикаторов и неречевых звуков, таких как разбитие стекла, для приложений службы безопасности и экстренных служб.

Видеоаннотации

Видео аннотация работает аналогично аннотациям изображений: отдельные элементы в кадрах видео можно идентифицировать, классифицировать или отслеживать по кадрам с помощью ограничивающих рамок и других методов аннотации. В аннотации к видео отдельные части внутри границ видео идентифицируются, организуются или даже отслеживаются по нескольким кадрам с помощью ограничивающих рамок и других методов аннотирования.

Семантическая аннотация

Кроме того, семантическая аннотация улучшает списки продуктов и гарантирует, что клиенты могут найти то, что они хотят. Поскольку слова могут иметь очень разные значения в зависимости от контекста и области использования, семантическая аннотация предоставляет этот дополнительный контекст для машин, чтобы они могли по-настоящему понять намерение, стоящее за текстом.

Вот что Macgence может сделать для вас


Макгенс занимается аннотированием данных более 3 лет. Благодаря нашему человеческому подходу и помощи машинного обучения мы предоставляем высококачественные данные для обучения. Возможности аннотирования нашей платформы позволят вам развертывать модели искусственного интеллекта и машинного обучения в большом масштабе. Мы предлагаем услуги текстовых аннотаций, аннотаций изображений, аудиоаннотаций, семантических аннотаций и видеоаннотаций.

Поговорить с экспертом

Регистрируясь, я соглашаюсь с Macgence Персональные данные и Условия Предоставления Услуг и даю свое согласие на получение маркетинговых сообщений от Macgence.

Вы могли бы

типы аннотирования данных

Аннотирование изображений, видео и аудио: что нужно вашей модели ИИ?

Представьте, что вы пытаетесь научить кого-то водить машину, просто описав её в текстовом сообщении. Это не сработает. Для эффективного обучения им необходимо видеть дорогу, понимать движение и слышать звук двигателя. Модели ИИ ничем не отличаются. Они не просто «учатся» — они учатся на основе определённых форматов информации, предоставляемой им. Но не […]

Аннотация данных Актуальные
Наборы данных, готовые к моделированию

От необработанных данных до готовых к использованию в моделях наборов данных: полный конвейер обработки данных для ИИ.

Мы живем в эпоху, насыщенную данными. Каждый клик, показание датчика и взаимодействие с клиентом генерируют информацию. Но для специалистов по обработке данных и инженеров в области искусственного интеллекта необработанные данные часто бывают неструктурированными, зашумленными и неструктурированными. Они редко бывают готовы к непосредственной подаче в алгоритм машинного обучения. Если вы попытаетесь обучить модель ИИ на необработанных данных, […]

Актуальные
Пользовательские наборы данных для обучения ИИ

Почему пользовательские обучающие наборы данных для ИИ важнее, чем архитектура модели?

В настоящее время в сфере искусственного интеллекта все внимание сосредоточено на масштабах. В заголовках новостей преобладают большие языковые модели (LLM), обладающие триллионами параметров, огромными контекстными окнами и сложными архитектурами нейронных сетей. Руководителям предприятий и разработчикам легко попасть в ловушку, полагая, что секрет успеха ИИ заключается исключительно в наличии […]

Datasets высококачественные наборы данных для обучения ИИ Актуальные