บริการการอธิบายข้อมูลโดยผู้เชี่ยวชาญสำหรับเครื่องจักรโดยมนุษย์

ใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลข้อความ รูปภาพ เสียง และวิดีโอของคุณอย่างถูกต้องเพื่อปรับปรุงโมเดลปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (ML)

คำอธิบายประกอบข้อมูล

เร่งการพัฒนา AI ด้วยความเชี่ยวชาญด้านการอธิบายข้อมูลของเรา

โซลูชันการอธิบายข้อมูล: คุณภาพ ความเร็ว และความปลอดภัยที่ไม่มีใครเทียบได้

เพื่อให้เข้าใจชุดข้อมูลได้อย่างเหมาะสมและแม่นยำ โมเดล AI จำเป็นต้องเข้าใจวัตถุเล็กๆ และส่วนประกอบต่างๆ ของชุดข้อมูลอย่างละเอียดถี่ถ้วน วิธีการอธิบายข้อมูลของ Shaip เกิดจากการใส่ใจในรายละเอียดอย่างเหลือเชื่อ โดยวัตถุเล็กๆ ในการสแกน เครื่องหมายวรรคตอนในข้อความ องค์ประกอบในพื้นหลัง และความเงียบในเสียงจะถูกแท็กอย่างแม่นยำ 

คุณสมบัติที่โดดเด่นของ Shaip

  • มีการรับประกันคำอธิบายมาตรฐานทองคำในทุกชุดข้อมูลที่ส่งมอบ
  • SMEs และทหารผ่านศึกเฉพาะอุตสาหกรรมและโดเมนนำไปใช้เพื่อใส่คำอธิบายประกอบและตรวจสอบข้อมูล
  • บริการคำอธิบายประกอบที่แม่นยำสำหรับการแบ่งส่วนภาพ การตรวจจับวัตถุ กรอบขอบ การวิเคราะห์ความรู้สึก การจัดหมวดหมู่ และอื่นๆ
  • ผู้เชี่ยวชาญช่วยกำหนดแนวทางโครงการ

บริการคำอธิบายข้อมูล Shaip – ​​เราภูมิใจในด้านการติดฉลากข้อมูล

คำอธิบายประกอบข้อความ

เราให้บริการคำอธิบายข้อมูลข้อความเชิงปัญญา (หรือบริการการติดฉลากข้อความ) ผ่านเครื่องมือคำอธิบายข้อความที่ได้รับสิทธิบัตรของเรา ซึ่งได้รับการออกแบบมาเพื่อให้องค์กรต่างๆ สามารถปลดล็อกข้อมูลสำคัญในข้อความที่ไม่มีโครงสร้างได้ เราให้บริการคำอธิบายข้อความที่ครอบคลุม รวมถึงการจดจำเอนทิตีที่มีชื่อ (NER) เพื่อระบุข้อมูลสำคัญ การวิเคราะห์ความรู้สึกเพื่อทำความเข้าใจความคิดเห็นของลูกค้า การจำแนกข้อความเพื่อจัดหมวดหมู่เอกสาร และการจดจำเจตนาสำหรับการพัฒนาแชทบ็อต

  • การวิเคราะห์ความเชื่อมั่น
  • สรุป
  • การจัดหมวดหมู่
  • ตอบคำถาม
  • การรับรู้ชื่อเอนทิตี

คำอธิบายประกอบรูปภาพ

หรือที่เรียกว่าการติดฉลากภาพ เราสร้างสมดุลระหว่างขนาดและคุณภาพเพื่อให้โมเดลของคุณสร้างผลลัพธ์ที่แม่นยำที่สุดด้วยบริการคำอธิบายภาพของเรา เราครอบคลุมเทคนิคต่างๆ มากมาย รวมถึงคำอธิบายกล่องขอบเขตสำหรับการตรวจจับวัตถุ การแบ่งส่วนทางความหมายเพื่อความแม่นยำในระดับพิกเซล คำอธิบายรูปหลายเหลี่ยมสำหรับรูปร่างที่ไม่สม่ำเสมอ และคำอธิบายจุดสำคัญสำหรับการประมาณท่าทาง

  • การตรวจจับวัตถุ
  • การจำแนกรูปภาพ
  • การประมาณแบบ
  • คำอธิบายประกอบ OCR
  • การแบ่งกลุ่ม
  • การจดจำใบหน้า

คำอธิบายประกอบเสียง

บริการคำอธิบายเสียงของเราจะรับรองว่าชุดข้อมูลได้รับการติดป้ายกำกับเพื่อปรับปรุงโมเดล AI เชิงสนทนา โดยการจัดวางนักภาษาศาสตร์เฉพาะสำหรับข้อกำหนดด้านภาษาแต่ละภาษา หรือเรียกอีกอย่างว่าการติดป้ายกำกับเสียง

  • การถอดเสียงพูด
  • การรู้จำเสียงพูด
  • การจดจำผู้พูด
  • การตรวจจับเหตุการณ์เสียง
  • การระบุภาษาและสำเนียง

คำอธิบายประกอบวิดีโอ

เราใช้แนวทางเฟรมต่อเฟรมในการใส่คำอธิบายประกอบวิดีโอ โดยมั่นใจว่าเราได้รวมทุกส่วนของวัตถุที่ปรากฏอยู่ในวิดีโอ หรือเรียกอีกอย่างว่าการติดป้ายวิดีโอ

  • การติดตามวัตถุและการแปลเป็นภาษาท้องถิ่น
  • การจัดหมวดหมู่
  • การแบ่งส่วนและการติดตามอินสแตนซ์
  • การตรวจจับการกระทำ
  • การประมาณแบบ
  • การตรวจจับเลน

คำอธิบายประกอบ Lidar

เรียกอีกอย่างว่าการติดฉลาก LiDAR เป็นกระบวนการใส่คำอธิบายประกอบและจัดระเบียบข้อมูลคลาวด์จุด 3 มิติที่รวบรวมจากเซ็นเซอร์ LiDAR ขั้นตอนสำคัญนี้ทำให้เครื่องจักรสามารถตีความข้อมูลเชิงพื้นที่สำหรับแอปพลิเคชันต่างๆ ได้ ในการขับขี่อัตโนมัติ ช่วยให้ยานพาหนะตรวจจับวัตถุและนำทางได้อย่างปลอดภัย ในการพัฒนาเมือง ช่วยสร้างแผนที่เมือง 3 มิติที่แม่นยำ สำหรับการติดตามสิ่งแวดล้อม ช่วยสนับสนุนการวิเคราะห์โครงสร้างของป่าและการเปลี่ยนแปลงของภูมิประเทศ นอกจากนี้ ยังมีบทบาทสำคัญในด้านหุ่นยนต์ ความจริงเสริม และการก่อสร้าง โดยให้การวัดที่แม่นยำและการระบุวัตถุ

ในที่สุดคุณก็พบ Data Annotation Company ที่เหมาะสมแล้ว

ทีมงานผู้เชี่ยวชาญ

กลุ่มผู้เชี่ยวชาญของเรามีความชำนาญด้านการใส่คำอธิบายข้อมูล สามารถใส่คำอธิบายชุดข้อมูลได้อย่างถูกต้อง

ความสามารถในการปรับขนาด

ผู้เชี่ยวชาญด้านโดเมนของเราสามารถจัดการปริมาณขนาดใหญ่ได้ในขณะที่ยังคงคุณภาพไว้ และสามารถปรับขนาดการดำเนินการได้ตามการเติบโตของธุรกิจของคุณ

การเติบโตและนวัตกรรม

เราเตรียมข้อมูล ช่วยประหยัดเวลาและทรัพยากรเพื่อมุ่งเน้นที่การพัฒนาอัลกอริทึม โดยปล่อยให้ส่วนที่น่าเบื่อของงานเป็นหน้าที่ของเรา

การแข่งขันราคา

ในฐานะหนึ่งในบริษัทชั้นนำด้านการติดฉลากข้อมูล เรารับประกันว่าโครงการต่างๆ จะถูกส่งมอบตามงบประมาณของคุณด้วยแพลตฟอร์มการใส่คำอธิบายข้อมูลอันแข็งแกร่งของเรา

กำจัดอคติ

โมเดล AI ล้มเหลวเนื่องจากทีมงานที่ทำงานกับข้อมูลสร้างอคติโดยไม่ได้ตั้งใจ ทำให้ผลลัพธ์สุดท้ายเบี่ยงเบน และส่งผลต่อความแม่นยำ

คุณภาพที่ดีกว่า

ผู้เชี่ยวชาญด้านโดเมนที่ทำการอธิบายรายละเอียดทุกวันจะทำงานได้ดีกว่าเมื่อเทียบกับทีมงานภายในองค์กร

ขั้นตอนเพื่อให้แน่ใจว่าการติดฉลากข้อมูลมีความถูกต้อง

กระบวนการใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลข้อความ
  • การเก็บรวบรวมข้อมูล: รวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้อง เช่น รูปภาพ วิดีโอ เสียง หรือข้อความ
  • การประมวลผลล่วงหน้า: ทำให้ข้อมูลเป็นมาตรฐานด้วยการจัดภาพให้เอียง จัดรูปแบบข้อความ หรือถอดเสียงวิดีโอ
  • การเลือกเครื่องมือ: เลือกเครื่องมือคำอธิบายประกอบหรือผู้จำหน่ายที่เหมาะสมตามความต้องการของโครงการ
  • หลักเกณฑ์คำอธิบายประกอบ:กำหนดคำแนะนำที่ชัดเจนเพื่อการติดฉลากที่สอดคล้องกัน
  • คำอธิบายและ QA: ติดฉลากข้อมูลโดยมั่นใจถึงความถูกต้องผ่านการตรวจสอบคุณภาพ
  • ส่งออก: ส่งออกข้อมูลที่มีคำอธิบายในรูปแบบที่ต้องการเพื่อใช้งานในภายหลัง

เหตุใดจึงเลือก Shaip มากกว่าบริษัทบันทึกข้อมูลอื่นๆ

ทีมบันทึกข้อมูลของ Shaip มอบความเชี่ยวชาญคุณภาพสูงสุดให้กับองค์กรทุกขนาดและอุตสาหกรรม

ทุกอุตสาหกรรมต้องการข้อมูลที่ถูกต้องและเชื่อถือได้

Shaip นำเสนอโซลูชันพิเศษสำหรับหลายภาคส่วนและกรณีการใช้งาน

การดูแลสุขภาพ
E-Commerce
ขายปลีก
BFSI
ยานยนต์
IT
เทเลคอม
อุตสาหกรรมคำอธิบายประกอบข้อมูล

คำอธิบายประกอบข้อมูลชั้นยอดจากผู้เชี่ยวชาญโดเมน

ร่วมมือกับผู้เชี่ยวชาญเพื่อจัดการกับกรณีการใช้งานที่ยากลำบากและตอบสนองความต้องการข้อมูลของคุณ

บริการทางการแพทย์
นักภาษาศาสตร์
ทนายความ
ผู้เชี่ยวชาญทางการเงิน
นักพัฒนา
คำอธิบายประกอบเฉพาะโดเมน

ข้อมูลการฝึกอบรมคุณภาพสูงหลายภาษา

เรานำเสนอข้อมูลการฝึกอบรมภาษาที่หลากหลายที่มีคุณภาพสูงสุด ซึ่งปรับแต่งให้เหมาะกับความต้องการด้านภาษาที่หลากหลาย

ภาษาอังกฤษ
ภาษาฮินดี
อาหารฝรั่งเศส
ภาษาเยอรมัน
อาหรับ
การสนับสนุนหลายภาษา
คน

ทีมงานที่ทุ่มเทและฝึกฝน:

  • ผู้ทำงานร่วมกันกว่า 30,000 รายสำหรับการสร้างข้อมูล ติดฉลาก & QA
  • ทีมผู้บริหารโครงการที่ได้รับการรับรอง
  • ทีมพัฒนาผลิตภัณฑ์ที่มีประสบการณ์
  • Talent Pool Sourcing & ทีมออนบอร์ด
กระบวนการ

มั่นใจได้ถึงประสิทธิภาพของกระบวนการสูงสุดด้วย:

  • กระบวนการ 6 Sigma Stage-Gate อันแข็งแกร่ง
  • ทีมงานสายดำ 6 Sigma โดยเฉพาะ – เจ้าของกระบวนการหลัก & การปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านคุณภาพ
  • การปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง & ลูปคำติชม Feedback
ระบบปฏิบัติการ

แพลตฟอร์มที่ได้รับสิทธิบัตรให้ประโยชน์:

  • แพลตฟอร์มแบบ end-to-end บนเว็บ
  • คุณภาพไร้ที่ติ
  • ททท.เร็วขึ้น Fast
  • การจัดส่งที่ราบรื่น

เรื่องราวที่ประสบความสำเร็จ

การกลั่นกรองเนื้อหา - แบนเนอร์

เว็บเอกสารกว่า 30 รายการถูกทิ้งและใส่คำอธิบายประกอบสำหรับการกลั่นกรองเนื้อหา

เพื่อสร้างโมเดล ML สำหรับการกลั่นกรองเนื้อหาอัตโนมัติโดยแบ่งออกเป็นหมวดหมู่ที่เป็นพิษ ผู้ใหญ่ หรือเนื้อหาทางเพศที่โจ่งแจ้ง

ลูกค้าที่แนะนำ

มอบอำนาจให้ทีมสร้างผลิตภัณฑ์ AI ชั้นนำระดับโลก

หากต้องการความช่วยเหลือเกี่ยวกับบริการติดป้ายกำกับข้อมูล ผู้เชี่ยวชาญของเรายินดีให้ความช่วยเหลือ

การทำหมายเหตุประกอบข้อมูลเป็นกระบวนการของการจัดหมวดหมู่ การติดฉลาก การติดแท็ก หรือการถอดเสียงโดยการเพิ่มข้อมูลเมตาลงในชุดข้อมูล ซึ่งทำให้วัตถุเฉพาะสามารถจดจำได้สำหรับกลไก AI การแท็กวัตถุภายในข้อมูลข้อความ รูปภาพ วิดีโอ และเสียง ทำให้อัลกอริธึม ML มีข้อมูลและมีความหมายในการตีความข้อมูลที่ติดป้ายกำกับ และรับการฝึกอบรมเพื่อแก้ปัญหาในชีวิตจริง

เครื่องมือคำอธิบายประกอบข้อมูลเป็นเครื่องมือที่สามารถปรับใช้บนคลาวด์หรือโซลูชันซอฟต์แวร์ภายในองค์กรหรือคอนเทนเนอร์ที่ใช้เพื่อใส่คำอธิบายประกอบชุดข้อมูลการฝึกอบรมจำนวนมาก เช่น ข้อความ เสียง รูปภาพ วิดีโอสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง

เครื่องมืออธิบายข้อมูลช่วยในการจัดหมวดหมู่ ติดป้ายกำกับ การติดแท็ก หรือถอดเสียงชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่ใช้ฝึกอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง ผู้ใส่คำอธิบายประกอบมักจะทำงานกับวิดีโอ โฆษณา ภาพถ่าย เอกสารข้อความ คำพูด ฯลฯ และแนบแท็กที่เกี่ยวข้องกับเนื้อหาเพื่อทำให้วัตถุเฉพาะสามารถจดจำได้สำหรับกลไก AI

  • คำอธิบายประกอบข้อความ (หมายเหตุประกอบที่มีชื่อและการทำแผนที่ความสัมพันธ์ การติดแท็กวลีที่สำคัญ การจัดประเภทข้อความ การวิเคราะห์เจตนา/ความรู้สึก เป็นต้น)
  • คำอธิบายประกอบรูปภาพ (การแบ่งส่วนรูปภาพ, การตรวจจับวัตถุ, การจัดประเภท, คำอธิบายประกอบของ Keypoint, Bounding Box, 3D, Polygon เป็นต้น)
  • คำอธิบายประกอบเสียง (การพูดของผู้พูด, การติดฉลากเสียง, การประทับเวลา ฯลฯ)
  • คำอธิบายประกอบวิดีโอ (คำอธิบายประกอบแบบเฟรมต่อเฟรม การติดตามการเคลื่อนไหว ฯลฯ)

การใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลเป็นกระบวนการในการเพิ่มข้อมูลเมตาลงในชุดข้อมูลโดยการแท็ก จัดหมวดหมู่ ฯลฯ ตามกรณีการใช้งาน ผู้เชี่ยวชาญหมายเหตุประกอบจะตัดสินใจเลือกเทคนิคคำอธิบายประกอบที่จะใช้สำหรับโครงการ

Data Annotation / Data Labeling ทำให้เครื่องสามารถจดจำวัตถุได้ มีการตั้งค่าเริ่มต้นสำหรับการฝึกโมเดล ML เพื่อให้เข้าใจและเลือกปฏิบัติกับอินพุตต่างๆ เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ถูกต้อง

การติดฉลากเป็นการกระทำง่ายๆ ของการแท็กข้อมูล การใส่คำอธิบายประกอบนั้นกว้างกว่า ครอบคลุมการติดฉลากและการเพิ่มข้อมูลเมตาที่ซับซ้อนมากขึ้นเพื่อให้มีบริบทที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้น การติดฉลากคือ ส่วนหนึ่ง ของคำอธิบายประกอบ

  •  

Shaip ใช้การเข้ารหัส การควบคุมการเข้าถึง การจัดเก็บข้อมูลที่ปลอดภัย การตรวจสอบ และปฏิบัติตามมาตรฐานอุตสาหกรรมเพื่อปกป้องข้อมูลของคุณ (ติดต่อเราเพื่อดูรายละเอียด)