Services experts d'annotation de données/d'étiquetage de données pour les machines par des humains
Annotez avec précision vos données texte, image, audio et vidéo pour améliorer vos modèles d'intelligence artificielle (IA) et d'apprentissage automatique (ML)
Éliminez dès aujourd'hui le goulot d'étranglement de votre pipeline d'annotations.
Une solution personnalisée d'annotation de données de bout en bout pour former des algorithmes d'IA / ML
L'IA se nourrit de grandes quantités de données et tire parti de l'apprentissage automatique (ML), de l'apprentissage en profondeur (DL) et du traitement du langage naturel (NLP) pour apprendre et évoluer en permanence. L'outil d'annotation de données de Shaip rend les données avec des objets spécifiques reconnaissables pour les moteurs d'IA. Le marquage d'objets dans du texte, des images, des scans, etc. permet aux algorithmes d'apprentissage automatique d'interpréter les données étiquetées et de se former à la résolution de cas commerciaux réels.
La tâche d'annotation et d'étiquetage des données doit répondre à deux paramètres essentiels : la qualité et la précision. Après tout, ce sont les données qui valident et forment à la fois les modèles d'IA et de ML que votre équipe développe. Désormais, l'IA et le ML peuvent non seulement penser plus rapidement, mais plus intelligemment. Ce sont les données requises pour alimenter cette réflexion et valider les résultats de votre modèle.
Nous sommes l'une des rares entreprises d'étiquetage de données à avoir la capacité et l'expérience sans pareil
- Des données bien annotées et de référence provenant d'annotateurs experts
- Experts du domaine dans les secteurs verticaux de l'industrie pour les projets d'annotation de données, c'est-à-dire des professionnels de la santé agréés pour exécuter des tâches d'annotation médicale
- Des experts pour aider à formuler les lignes directrices du projet
- Divers services d'annotation de données tels que la segmentation d'images, la détection d'objets, la classification, le cadre de délimitation, l'audio, le NER, l'analyse des sentiments
Tirez parti des services d'étiquetage de données cognitives de nouvelle génération pour acquérir des données de qualité facilement disponibles pour former des algorithmes d'IA/ML, développés par notre groupe d'experts en annotation de données, afin d'accélérer l'apprentissage en profondeur.
Vous avez enfin trouvé la bonne entreprise d'annotation de données
Effectif expert
Notre groupe d'experts maîtrisant l'annotation de données peut se procurer des ensembles de données annotés avec précision.
Tirez le meilleur parti de l'IA
L'étiquetage des données génère des ensembles de données de haute qualité et prêts à l'emploi qui permettent aux modèles AI/ML de générer des informations plus approfondies.
Évolutivité
Étant l'une des meilleures sociétés d'annotation de données, nos experts de domaine peuvent gérer des volumes élevés tout en maintenant la qualité et peuvent faire évoluer les opérations à mesure que votre entreprise se développe.
Focus sur la croissance et l'innovation
Notre équipe vous aide à préparer les données pour la formation des moteurs d'IA, ce qui vous fait gagner un temps et des ressources précieux. Avec l'externalisation, votre équipe peut se concentrer sur le développement d'algorithmes robustes en nous laissant la partie fastidieuse du travail.
Capacités multi-sources / intersectorielles
L'équipe analyse les données de plusieurs sources et est capable de produire des données de formation à l'IA de manière efficace et en volume dans tous les secteurs.
Gardez une longueur d'avance sur
concurrence
La large gamme de données variables fournit à l'IA de nombreuses informations nécessaires pour s'entraîner plus rapidement.
Des prix compétitifs
En tant que l'une des principales sociétés d'étiquetage de données, nous veillons à ce que les projets soient livrés dans les limites de votre budget à l'aide de notre solide plate-forme d'annotation de données.
Éliminer les biais internes
Les modèles d'IA échouent parce que les équipes travaillant sur des données introduisent involontairement des biais, faussant le résultat final et affectant la précision. Cependant, le fournisseur d'annotations de données fait un meilleur travail d'annotation en éliminant les hypothèses et les biais.
Meilleure qualité
Les experts du domaine, qui annotent jour après jour, feront un travail supérieur par rapport à une équipe qui doit s'adapter aux tâches d'annotation dans son emploi du temps chargé. Inutile de dire que cela se traduit par un meilleur rendement.
Meilleurs services d'annotation de données d'IA
Annotation textuelle
Annotation générale du texte
Nous fournissons des services d'annotation de données de texte cognitif via notre outil d'annotation de texte breveté qui est conçu pour permettre aux organisations de déverrouiller des informations critiques dans du texte non structuré. L'annotation des données par rapport au texte aide les machines à comprendre le langage humain. Forts d'une riche expérience en langage naturel et linguistique, nous sommes bien équipés pour gérer des projets d'annotation de texte de toute échelle. Notre équipe qualifiée peut travailler sur différents services d'annotation de texte tels que la reconnaissance d'entités nommées, l'analyse d'intention, l'analyse des sentiments, etc.
Annotation de texte médical
80 % des données dans le domaine de la santé ne sont pas structurées, ce qui les rend inaccessibles aux solutions d'analyse traditionnelles. Sans intervention manuelle, il limite la quantité de données utilisables et son impact sur la prise de décision d'une organisation. Comprendre un texte dans le domaine de la santé nécessite une compréhension approfondie de la terminologie de la santé pour libérer son potentiel. En tant que l'une des principales sociétés d'annotation d'IA, nous fournissons des experts du domaine pour vous aider à étiqueter et annoter vos données médicales afin d'améliorer les moteurs d'IA.
Les données non structurées peuvent inclure des notes de médecin, des résumés de sortie et des rapports de pathologie, en utilisant le traitement du langage naturel pour fournir des informations spécifiques au domaine sur les informations, telles que les symptômes, les maladies, les allergies et les médicaments, pour aider à générer des informations pour les soins.
- Évoluez facilement selon les besoins grâce à une tarification simplifiée des annotations de données – modèle commercial de paiement au fur et à mesure de la croissance
- La plate-forme est conçue pour annoter avec PHI à l'esprit
- Extraction de concepts à partir de toute source de texte non structuré dans des dossiers médicaux anonymisés
- Plate-forme d'annotation hautement personnalisable, offrant la possibilité d'adapter les étiquettes à des cas d'utilisation de soins de santé distincts
Image Annotation
Annotation générale de l'image
- L'annotation d'image est le processus d'association d'une section d'une image ou de l'image entière, à une étiquette d'identification. Avec nos outils d'annotation d'images et notre plate-forme exclusive, nous pouvons annoter des images à l'aide de diverses techniques, par exemple cadre de délimitation, cuboïdes 3D, annotation sémantique, segmentation par pixels, polygones, classification d'images, etc. moteurs.
- Les systèmes basés sur l'IA avec des annotateurs humains améliorent l'efficacité pour automatiser les activités les plus répétitives et sujettes aux erreurs. Nous pouvons facilement évoluer jusqu'à des milliers d'annotateurs pour gérer n'importe quelle taille de projet.
Annotation d'images médicales
Chez Shaip, nous comprenons à quel point l'imagerie médicale est essentielle aux soins de santé. De la détection d'anomalies et de tumeurs qui pourraient passer inaperçues à l'œil humain à l'étude de cancérogènes et de maladies, l'annotation d'images médicales nécessite une maîtrise complète des compétences et une expertise industrielle hermétique. Notre équipe interne d'experts fait parfaitement l'affaire, car elle peut annoter manuellement les données d'images médicales grâce à son expertise pratique du secteur. Notre équipe peut travailler sur divers ensembles de données basés sur des images tels que les rayons X, les tomodensitogrammes, les IRM, etc.
- Les machines basées sur l'IA utilisent la vision par ordinateur pour détecter des modèles et les mettre en corrélation avec les données d'imagerie médicale pour identifier les maladies possibles et préparer des rapports après analyse.
- La radiographie, la tomodensitométrie, l'IRM et d'autres rapports de test basés sur des images peuvent être facilement examinés pour prédire divers maux.
- Notre main-d'œuvre formée dans le secteur de la santé aide à étiqueter les images à l'aide d'une série de processus manuels et d'une technologie de classification d'images haut de gamme pour offrir une annotation de soins de santé à plus grande échelle pour créer vos modèles.
Annotation audio
Les services d'annotation audio sont un point fort de Shaip depuis le début. Développez, formez et améliorez l'IA conversationnelle, les chatbots et les moteurs de reconnaissance vocale avec nos services d'annotation audio de pointe. Notre réseau de linguistes qualifiés à travers le monde avec une équipe de gestion de projet expérimentée peut collecter des heures d'audio multilingue et annoter de gros volumes de données pour former des applications vocales. Nous transcrivons également des fichiers audio pour extraire des informations significatives disponibles dans des formats audio.
Annotation vidéo
Capturez chaque objet de la vidéo, image par image, et annotez-le pour rendre les objets en mouvement reconnaissables par les machines avec notre outil avancé d'annotation vidéo. Nous avons la technologie et l'expérience pour offrir des services d'annotation vidéo qui vous aident avec des ensembles de données étiquetés de manière exhaustive pour tous vos besoins d'annotation vidéo. Nous vous aidons à construire vos modèles de vision par ordinateur avec précision et avec le niveau de précision souhaité.
Raisons de choisir Shaip comme partenaire de confiance pour la collecte de données d'IA
Personnes
Des équipes dédiées et formées:
- Plus de 30,000 collaborateurs pour la création de données, l'étiquetage et le contrôle qualité
- Équipe de gestion de projet accréditée
- Équipe de développement de produits expérimentée
- Équipe d'approvisionnement et d'intégration du pool de talents
Processus
Une efficacité de processus maximale est assurée avec:
- Processus robuste 6 Sigma Stage-Gate
- Une équipe dédiée de ceintures noires 6 Sigma – Responsables des processus clés & Conformité qualité
- Amélioration continue et boucle de rétroaction
Plateforme
La plateforme brevetée offre des avantages :
- Plateforme Web de bout en bout
- Une qualité irréprochable
- TAT plus rapide
- Livraison transparente
Personnes
Des équipes dédiées et formées:
- Plus de 30,000 collaborateurs pour la création de données, l'étiquetage et le contrôle qualité
- Équipe de gestion de projet accréditée
- Équipe de développement de produits expérimentée
- Équipe d'approvisionnement et d'intégration du pool de talents
Processus
Une efficacité de processus maximale est assurée avec:
- Processus robuste 6 Sigma Stage-Gate
- Une équipe dédiée de ceintures noires 6 Sigma – Responsables des processus clés & Conformité qualité
- Amélioration continue et boucle de rétroaction
Plateforme
La plateforme brevetée offre des avantages :
- Plateforme Web de bout en bout
- Une qualité irréprochable
- TAT plus rapide
- Livraison transparente
Cas d'usage
Annotation de texte clinique
Livraison de plus de 30,000 9 documents cliniques anonymisés conformément aux directives de la sphère de sécurité. Ces documents ont été annotés (Named Entity Recognition) avec 4 types d'entités cliniques et XNUMX relations pour former des modèles d'IA qui visent à améliorer les soins aux patients.
Annotation des formulaires d'assurance
Annotation de plus de 10,000 10 formulaires d'assurance avec jusqu'à XNUMX balises d'entité pour diviser les formulaires en assurance dangereuse par rapport à assurance générale vs non-assurance et annoté conformément aux directives en utilisant le personnel à terre pour l'IA d'assurance.
Balise vidéo automatique
Étiqueté plus de 6,000 500 objets quantifiables à partir de plus de XNUMX fichiers vidéo sur la base de directives pour rendre les bases de données consultables afin de développer des applications automatiques d'étiquetage et de reconnaissance vidéo capables d'extraire et d'étiqueter des objets présents dans des scènes vidéo.
Ressources recommandées
Guide de l'acheteur
Guide de l'acheteur pour l'annotation et l'étiquetage des données
Vous souhaitez donc lancer une nouvelle initiative d'IA/ML et vous réalisez que trouver de bonnes données sera l'un des aspects les plus difficiles de votre opération. La sortie de votre modèle AI/ML est aussi bonne que les données.
Blog
Annotation de données en interne ou externalisée - Qu'est-ce qui donne de meilleurs résultats d'IA ?
En 2020, 1.7 Mo de données ont été créées chaque seconde par des personnes. Et la même année, nous avons produit près de 2.5 quintillions d'octets de données chaque jour en 2020. Les data scientists prédisent cela d'ici 2025.
Blog
TOP 10 des questions fréquemment posées (FAQ) sur l'étiquetage des données
Chaque ingénieur ML souhaite développer un modèle d'IA fiable et précis. Les scientifiques des données passent près de 80 % de leur temps à étiqueter et à augmenter les données. C'est pourquoi les performances du modèle dépendent de la qualité des données utilisées pour l'entraîner.
Clients en vedette
Donner aux équipes les moyens de créer des produits d'IA de pointe.
Besoin d'aide avec les services d'annotation de données/services d'étiquetage de données, l'un de nos experts se fera un plaisir de vous aider.
Foire Aux Questions (FAQ)
L'annotation de données est le processus de catégorisation, d'étiquetage, de marquage ou de transcription en ajoutant des métadonnées à un ensemble de données, ce qui rend des objets spécifiques reconnaissables pour les moteurs d'IA. Le marquage d'objets dans des données textuelles, d'images, vidéo et audio permet aux algorithmes de ML d'interpréter les données étiquetées et de s'entraîner à résoudre des problèmes réels.
Un outil d'annotation de données est un outil qui peut être déployé sur le cloud ou sur une solution logicielle sur site ou conteneurisée utilisée pour annoter de grands ensembles de données de formation, c'est-à-dire du texte, de l'audio, de l'image et de la vidéo pour l'apprentissage automatique.
Les annotateurs de données aident à catégoriser, étiqueter, baliser ou transcrire de grands ensembles de données utilisés pour former des algorithmes d'apprentissage automatique. Les annotateurs travaillent généralement sur des vidéos, des publicités, des photographies, des documents texte, des discours, etc., et attachent une balise pertinente au contenu afin de rendre des objets spécifiques reconnaissables pour les moteurs d'IA.
- Annotation textuelle (Annotation d'entité nommée et mappage de relations, étiquetage de phrases clés, classification de texte, analyse d'intention/de sentiment, etc.)
- Image Annotation (Segmentation d'images, détection d'objets, classification, annotation de points-clés, cadre englobant, 3D, polygone, etc.)
- Annotation audio (Diarisation du haut-parleur, étiquetage audio, horodatage, etc.)
- Annotation vidéo (Annotation image par image, suivi de mouvement, etc.)
L'annotation de données est le processus d'ajout de métadonnées à un ensemble de données par étiquetage, catégorisation, etc. Sur la base du cas d'utilisation en cours, les annotateurs experts décident de la technique d'annotation à utiliser pour le projet.
L'annotation des données / l'étiquetage des données rend l'objet reconnaissable par les machines. Il offre une configuration initiale pour la formation d'un modèle ML afin de le faire comprendre et de discriminer les différentes entrées pour fournir des résultats précis.