Services d'annotation de données experts pour 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)

Accélérez le développement de l'IA grâce à notre expertise en annotation de données.
Solutions d'annotation de données : qualité, rapidité et sécurité inégalées
Pour une compréhension optimale et précise des ensembles de données, les modèles d'IA doivent comprendre en profondeur chaque petit objet et élément de l'ensemble de données. La méthodologie d'annotation des données de Shaip découle d'une attention incroyable portée aux détails, où les objets mineurs dans les scans, les ponctuations dans les textes, les éléments dans les arrière-plans et les silences dans l'audio sont étiquetés avec précision.
Caractéristiques remarquables de Shaip
- Une annotation de référence est assurée dans chaque ensemble de données livré
- PME et vétérans spécifiques à un secteur et à un domaine déployés pour annoter et valider les données
- Services d'annotation de précision pour la segmentation d'images, la détection d'objets, le cadre de délimitation, l'analyse des sentiments, la classification, etc.
- Des experts pour aider à formuler les lignes directrices du projet
Services d'annotation de données Shaip – Nous sommes fiers de l'étiquetage des données
Annotation textuelle
Nous fournissons des services d'annotation de données textuelles cognitives (ou services d'étiquetage de texte) via notre outil d'annotation de texte breveté conçu pour permettre aux organisations de déverrouiller des informations critiques dans des textes non structurés. Nous proposons des services d'annotation de texte complets, notamment la reconnaissance d'entités nommées (NER) pour identifier les informations clés, l'analyse des sentiments pour comprendre les opinions des clients, la classification de texte pour catégoriser les documents et la reconnaissance d'intention pour le développement de chatbots.
- Analyse des sentiments
- Récapitulation
- Classification
- Question répondant
- Reconnaissance d'entité nommée
Image Annotation
Également connu sous le nom d'étiquetage d'images, nous équilibrons l'échelle et la qualité afin que vos modèles génèrent les résultats les plus précis grâce à nos services d'annotation d'images. Nous couvrons un large éventail de techniques, notamment l'annotation de cadres englobants pour la détection d'objets, la segmentation sémantique pour une précision au niveau du pixel, l'annotation de polygones pour les formes irrégulières et l'annotation de points clés pour l'estimation de la pose.
- Détection d'objets
- Classification d'image
- Estimation de pose
- Annotation ROC
- Segmentation
- La reconnaissance faciale
Annotation audio
En déployant des linguistes spécifiques pour chaque exigence linguistique, nos services d'annotation audio garantissent que les ensembles de données sont étiquetés pour améliorer les modèles d'IA conversationnelle, également appelés étiquetage audio.
- Transcription du discours
- Reconnaissance de la parole
- Reconnaissance du locuteur
- Détection d'événements sonores
- Identification de la langue et du dialecte
Annotation vidéo
Nous adoptons une approche image par image dans l'annotation des vidéos, en veillant à inclure chaque fragment d'objet présenté dans les séquences, c'est également connu sous le nom d'étiquetage vidéo.
- Suivi et localisation d'objets
- Classification
- Segmentation et suivi des instances
- Détection d'actions
- Estimation de pose
- Détection de voie
Annotations Lidar
Également connu sous le nom d'étiquetage LiDAR, il s'agit du processus d'annotation et d'organisation des données de nuages de points 3D collectées à partir de capteurs LiDAR. Cette étape cruciale permet aux machines d'interpréter les données spatiales pour toute une gamme d'applications. Dans la conduite autonome, elle aide les véhicules à détecter des objets et à naviguer en toute sécurité. Dans le développement urbain, elle aide à générer des cartes 3D précises des villes. Pour la surveillance de l'environnement, elle prend en charge l'analyse des structures forestières et des changements de terrain. En outre, elle joue un rôle clé dans la robotique, la réalité augmentée et la construction, en fournissant des mesures précises et l'identification des objets.
Vous avez enfin trouvé la bonne entreprise d'annotation de données
Effectif expert
Notre pool d'experts est compétent en annotation de données et peut annoter avec précision des ensembles de données.
Évolutivité
Nos experts du domaine peuvent gérer des volumes élevés tout en maintenant la qualité et peuvent faire évoluer leurs opérations à mesure que votre entreprise se développe.
Croissance et innovation
Nous préparons les données, économisant ainsi du temps et des ressources pour nous concentrer sur le développement des algorithmes, laissant la partie fastidieuse du travail à nous.
Une tarification compétitive
En tant que l'une des principales sociétés d'étiquetage de données, nous garantissons que les projets sont livrés dans le respect de votre budget grâce à notre solide plateforme d'annotation de données.
Éliminer les préjugés
Les modèles d’IA échouent parce que les équipes travaillant sur les données introduisent involontairement des biais, faussant le résultat final et affectant la précision.
Meilleure qualité
Les experts du domaine, qui annotent jour après jour, font un travail supérieur à celui d'une équipe interne
Étapes à suivre pour garantir un étiquetage précis des données
- Collecte des données : Rassemblez des données pertinentes telles que des images, des vidéos, de l'audio ou du texte.
- Prétraitement : Normalisez les données en redressant les images, en formatant le texte ou en transcrivant des vidéos.
- Sélection d'outils: Choisissez l’outil d’annotation ou le fournisseur approprié en fonction des besoins du projet.
- Directives d'annotation:Établissez des instructions claires pour un étiquetage cohérent.
- Annotation et assurance qualité : Étiquetez les données en garantissant leur exactitude grâce à des contrôles de qualité.
- Exportation: Exportez les données annotées dans le format requis pour une utilisation ultérieure.
Pourquoi choisir Shaip plutôt que d'autres sociétés d'annotation de données
Les équipes d'annotation de données de Shaip offrent une expertise de qualité supérieure aux organisations de toutes tailles et de tous secteurs.
Chaque industrie a besoin de données précises et fiables.
Shaip propose des solutions spécialisées pour plusieurs secteurs et cas d'utilisation.
Annotation de données de premier ordre par des experts du domaine.
Collaborez avec des spécialistes pour gérer les cas d'utilisation difficiles et répondre à vos besoins en matière de données.
Données de formation multilingues de haute qualité.
Nous proposons diverses données de formation linguistique de qualité supérieure, adaptées à un large éventail de besoins linguistiques.
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
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
La plateforme brevetée offre des avantages :
- Plateforme Web de bout en bout
- Une qualité irréprochable
- TAT plus rapide
- Livraison transparente
Histoires réussies
Plus de 30 XNUMX documents supprimés et annotés pour la modération de contenu
Pour créer un modèle ML de modération de contenu automatisé divisé en catégories toxiques, matures ou sexuellement explicites.
Autre
matière de soins de santé
Notre annotation d'images médicales de haute qualité contribue à améliorer la précision du diagnostic en entraînant des modèles d'IA à identifier des anomalies subtiles souvent manquées par l'œil humain. Cela conduit à des diagnostics plus précoces et à de meilleurs résultats pour les patients.
Finance
L'annotation précise des données est essentielle pour la détection des fraudes. Nous formons des modèles d'IA à reconnaître des modèles indiquant des activités frauduleuses, ce qui permet aux institutions financières d'économiser des millions de dollars en pertes.
Vente au détail
Améliorez la pertinence de la recherche de produits et l'expérience client grâce à nos services d'annotation d'images précis. Nous étiquetons les produits avec des attributs détaillés, ce qui permet aux moteurs de recherche IA de fournir des résultats très pertinents et d'augmenter les conversions.
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'étiquetage des données, 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.
L'étiquetage est le simple fait d'étiqueter des données. L'annotation est plus large, englobant l'étiquetage et l'ajout de métadonnées plus complexes pour un contexte plus riche. L'étiquetage est partie d'annotation.
Shaip utilise le cryptage, le contrôle d'accès, le stockage sécurisé, les audits et se conforme aux normes de l'industrie pour protéger vos données. (Contactez-nous pour plus de détails).