บริการการอธิบายข้อมูลโดยผู้เชี่ยวชาญสำหรับเครื่องจักรโดยมนุษย์
ใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลข้อความ รูปภาพ เสียง และวิดีโอของคุณอย่างถูกต้องเพื่อปรับปรุงโมเดลปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (ML)
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
- 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
คำอธิบายประกอบข้อมูลชั้นยอดจากผู้เชี่ยวชาญโดเมน
ร่วมมือกับผู้เชี่ยวชาญเพื่อจัดการกับกรณีการใช้งานที่ยากลำบากและตอบสนองความต้องการข้อมูลของคุณ
ข้อมูลการฝึกอบรมคุณภาพสูงหลายภาษา
เรานำเสนอข้อมูลการฝึกอบรมภาษาที่หลากหลายที่มีคุณภาพสูงสุด ซึ่งปรับแต่งให้เหมาะกับความต้องการด้านภาษาที่หลากหลาย
ทีมงานที่ทุ่มเทและฝึกฝน:
- ผู้ทำงานร่วมกันกว่า 30,000 รายสำหรับการสร้างข้อมูล ติดฉลาก & QA
- ทีมผู้บริหารโครงการที่ได้รับการรับรอง
- ทีมพัฒนาผลิตภัณฑ์ที่มีประสบการณ์
- Talent Pool Sourcing & ทีมออนบอร์ด
มั่นใจได้ถึงประสิทธิภาพของกระบวนการสูงสุดด้วย:
- กระบวนการ 6 Sigma Stage-Gate อันแข็งแกร่ง
- ทีมงานสายดำ 6 Sigma โดยเฉพาะ – เจ้าของกระบวนการหลัก & การปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านคุณภาพ
- การปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง & ลูปคำติชม Feedback
แพลตฟอร์มที่ได้รับสิทธิบัตรให้ประโยชน์:
- แพลตฟอร์มแบบ end-to-end บนเว็บ
- คุณภาพไร้ที่ติ
- ททท.เร็วขึ้น Fast
- การจัดส่งที่ราบรื่น
เรื่องราวที่ประสบความสำเร็จ
เว็บเอกสารกว่า 30 รายการถูกทิ้งและใส่คำอธิบายประกอบสำหรับการกลั่นกรองเนื้อหา
เพื่อสร้างโมเดล ML สำหรับการกลั่นกรองเนื้อหาอัตโนมัติโดยแบ่งออกเป็นหมวดหมู่ที่เป็นพิษ ผู้ใหญ่ หรือเนื้อหาทางเพศที่โจ่งแจ้ง
อุตสาหกรรมอื่น ๆ
การดูแลสุขภาพ
คำอธิบายภาพทางการแพทย์คุณภาพสูงของเราช่วยปรับปรุงความแม่นยำในการวินิจฉัยโดยฝึกโมเดล AI ให้ระบุความผิดปกติเล็กน้อยที่มักมองไม่เห็นด้วยตาเปล่า ซึ่งช่วยให้วินิจฉัยได้เร็วขึ้นและให้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้นสำหรับผู้ป่วย
การเงิน
การใส่คำอธิบายข้อมูลที่แม่นยำถือเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการตรวจจับการฉ้อโกง เราฝึกโมเดล AI ให้จดจำรูปแบบที่บ่งชี้ถึงกิจกรรมฉ้อโกง ช่วยให้สถาบันการเงินประหยัดการสูญเสียได้เป็นล้าน
ทรัพยากรที่แนะนำ
คู่มือผู้ซื้อ
คู่มือผู้ซื้อสำหรับการทำหมายเหตุประกอบข้อมูลและการติดฉลากข้อมูล
ดังนั้น คุณต้องการเริ่มต้นความคิดริเริ่ม AI/ML ใหม่และตระหนักว่าการค้นหาข้อมูลที่ดีจะเป็นหนึ่งในแง่มุมที่ท้าทายมากขึ้นในการดำเนินงานของคุณ ผลลัพธ์ของโมเดล AI/ML ของคุณดีพอๆ กับข้อมูลเท่านั้น
บล็อก
คำอธิบายประกอบข้อมูลภายในหรือภายนอก - ข้อใดให้ผลลัพธ์ AI ที่ดีกว่า
ในปี 2020 ผู้คนสร้างข้อมูล 1.7 MB ทุกวินาที และในปีเดียวกันนั้น เราสร้างข้อมูลเกือบ 2.5 quintillion ไบต์ทุกวันในปี 2020 นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลคาดการณ์ว่าภายในปี 2025
บล็อก
TOP 10 คำถามที่พบบ่อย (FAQ) เกี่ยวกับการติดฉลากข้อมูล
ML Engineer ทุกคนต้องการพัฒนาโมเดล AI ที่เชื่อถือได้และแม่นยำ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้เวลาเกือบ 80% ในการติดฉลากและเพิ่มข้อมูล นั่นเป็นสาเหตุที่ประสิทธิภาพของโมเดลขึ้นอยู่กับคุณภาพของข้อมูลที่ใช้ในการฝึก
ลูกค้าที่แนะนำ
มอบอำนาจให้ทีมสร้างผลิตภัณฑ์ AI ชั้นนำระดับโลก
หากต้องการความช่วยเหลือเกี่ยวกับบริการติดป้ายกำกับข้อมูล ผู้เชี่ยวชาญของเรายินดีให้ความช่วยเหลือ
คำถามที่พบบ่อย (FAQ)
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)