Запустили сервис для разметки и аннотирования данных
Запустили сервис разметки и аннотирования данных для AI/ML-компаний, которым требуется обучение моделей.
Аннотирование данных - это процесс маркировки данных - текста, 2D-изображений, 3D-рендеринга, аудио или видео - таким образом, чтобы компьютеры могли их понимать. В сфере машинного обучения и искусственного интеллекта процессы аннотирования и маркировки данных являются инструментами, которые превращают необработанные данные в полезные.
Что такое маркировка и аннотирование данных?
Маркировка данных - это процесс присвоения сырым данным информативных меток или тегов, облегчающий обучение моделей машинного обучения. Эта задача превращает неструктурированные данные в маркированные наборы данных, позволяя алгоритмам распознавать закономерности, делать прогнозы и понимать обрабатываемую информацию.
Таким образом, маркировка данных - это процесс обогащения исходных данных описательными метками, и аннотациями.
В сервисе разметки и аннотирования данных наборы данных маркируют работники.
Зачем использовать аннотирование данных?
Главная цель - повышение эффективности искусственного интеллекта: маркированные данные способствуют обучению моделей искусственного интеллекта, позволяя им распознавать закономерности, делать точные прогнозы и выполнять такие задачи, как распознавание изображений или анализ сентимента.
Как работает сервис аннотирования данных?
Система работает по краудсорсинговой модели, задачи по разметке данных выполняются работниками.
Задачи могут варьироваться от аннотирования изображений и текста до маркировки видео и аудио.
Распространенные задачи:
- Аннотирование изображений: Идентификация и маркировка объектов, областей или особенностей на изображениях.
- Аннотация видео: Маркировка объектов, действий или событий в видео последовательностях.
Этапы взаимодействия с сервисом разметки:
- Подготовка данных
- Создание задач: В зависимости от типа данных и желаемого результата определяются конкретные задачи разметки. Например, это может быть рисование bounding boxes вокруг объектов на изображении, классификация смысла текста или расшифровка аудиозаписей.
- Аннотирование: Работники решают задачи по разметке.
- Контроль качества: Мы применяем строгие меры контроля качества, включая экспертную оценку и процессы проверки, чтобы обеспечить высочайший уровень точности и согласованности ваших аннотированию данных.
- Выгрузка данных: Заказчик получает маркированные данные в формате, совместимом с нужными моделями ИИ или инструментами.
Как выбрать лучшую платформу для аннотирования данных
Платформа для аннотирования данных должна соответствовать следующим требованиям:
- Экономическая эффективность
- Экспертиза и поддержка: Используйте платформу, которая обладает экспертными и обеспечивает специализированную поддержку на протяжении всего процесса аннотирования.
- Масштабируемость и гибкость: Выбирайте платформу, которая может работать с большой аудиторией. Убедитесь, что платформа способна работать с большими массивами данных и масштабироваться по мере роста ваших потребностей в аннотации.
- Кастомизация: Выбирайте платформу, которая позволяет настраивать ее в соответствии с конкретными требованиями задачи.
Платформа для разметки и аннотирования данных
Аннотирование и маркировка данных - важный инструмент в области машинного обучения, раскрывающий потенциал сырых данных и прокладывающий путь к инновациям.
Сервисы аннотирования и разметки данных обеспечивают создание высококачественных размеченных наборов данных.
Используйте лучшую платформу для аннотирования данных созданную для компаний, занимающихся AI/ML и нуждающихся в обучении моделей.
Отвечаем на вопросы
Мы ценим отзывы и хотим убедиться, что сервис идеально подходит для ваших задач:
- Отправить письмо на [email protected]
- Создать тикет