Мир движется в сторону технологий, и для создания автоматизированных машин и приложений требуется огромное количество обучающих наборов данных. Для создания таких наборов данных требуются различные методы аннотаций, чтобы данные можно было использовать и распознавать для моделей и алгоритмов машинного обучения. Это не только приносит пользу ИИ, но и выгодно для различных заинтересованных сторон.

Преимущества аннотации данных

  • Улучшенные и точные результаты

Чем точнее помечены обученные данные, тем точнее будут выходные данные. Иногда также необходим ввод ошибок, чтобы машина училась на своих ошибках и давала правильный результат.

  • Расширенный опыт для конечных пользователей

Представьте, что чат-бот или виртуальный помощник дает вам ответ на основе правил, с одной стороны, а с другой — чат-бот, отвечающий как человек, с ответами, подходящими для пользователей в различных сценариях. Например, Alexa или Google AI отвечают вам.

Annoberry предоставляет услуги аннотации данных для машинного обучения и искусственного интеллекта. Он участвует в аннотации текста, видео и изображений с использованием всех типов методов в соответствии с требованиями клиентов. Работа с высококвалифицированными аннотаторами для предоставления клиентам ИИ наилучшего качества обучающих наборов данных по экономичной цене.

  • Повышение релевантности контента / Мониторинг безопасности

Платформа потоковой передачи фильмов рекомендует пользователю в соответствии с его прошлой записью жанров фильмов или перетасовкой музыки в соответствии с интересами пользователя.
Если движок ИИ научился распознавать оружие, которое носит прохожий, и поднимать тревогу, он может делать это почти мгновенно с помощью прямых трансляций с установленных камер.

  • Путеводитель по…

Все предприниматели и индивидуальные предприниматели регулярно обрабатывают огромные объемы данных.
Менеджеры проектов, которые намерены ускорить вывод на рынок своих модулей ИИ или продуктов на основе ИИ.

Итак, какие проблемы наблюдаются при аннотировании данных?

  • Стоимость аннотирования данных. Однако аннотирование данных вручную требует больших усилий, и вам также необходимо поддерживать качество данных.
  • Точность аннотации. Человеческие ошибки могут привести к ухудшению качества данных, что напрямую влияет на прогнозирование моделей AI/ML. В исследовании Gartner подчеркивается, что низкое качество данных обходится компаниям примерно в 15% их доходов.

Именно здесь на сцену выходят поставщики, например, как герои выходят, чтобы спасти мир, поставщики помогают манипулировать вашими затратами и поддерживать точность наборов обучающих данных.

Преимущества поставщика аннотаций данных? Почему мы?

  • Аннотаторы на основе сотрудников, а не модель фрилансера, накладывают большую ответственность, но заставляют нас поддерживать и проявлять большую гибкость с точки зрения требований клиентов.
  • Соответствие требованиям и безопасность данных чрезвычайно полезны, когда речь идет о конфиденциальности данных и правильной обработке конфиденциальных данных. например: здравоохранение, юридические документы или конфиденциальная личная информация.
  • Когда затраты поддаются контролю, компания может извлечь выгоду из аутсорсинга, чтобы сделать проекты аннотирования или маркировки данных более эффективными. Проекты не длятся вечно, аннотации требуются раз в квартал или раз в полгода, так как машина нуждается в обучении на регулярной основе. но тогда компании обязаны сохранить сотрудников нетронутыми, чтобы избежать того, что поставщики аутсорсинга являются гораздо лучшим планом для принятия.
  • Огромный объем и разнообразные данные, множество функций, четкое представление о том, как управлять расходами, искать подходящую рабочую силу; обо всем позаботятся в Annoberry

Независимо от типа данных, которые вы собираетесь аннотировать, мы можем помочь вам в достижении ваших требований и целей. Оптимизируйте свои модели ИИ для обучения с помощью наших сервисов аннотирования.

Посетите нас в

Услуги по аннотации | Annoberry для более подробной информации о ценах и услугах.