Servizi di annotazione
Hai bisogno di un set di dati con annotazioni di alta qualità?
Ti affianchiamo durante tutto il processo di annotazione per aiutarti a ottenere il massimo dal tuo modello di machine learning!
Sfide
Alla base di sistemi di IA efficaci e di soluzioni per l'analisi testuale vi sono dati ben annotati/etichettati. Nel processo di annotazione, i testi esistenti vengono arricchiti con informazioni quali, ad esempio, il tono, le entità o le relazioni tra le sezioni di testo. Grazie a queste informazioni, durante l'addestramento i modelli di IA imparano a riconoscere schemi e correlazioni complesse. Da ciò deriva l'importanza di un lavoro di etichettatura preciso e coerente.
Esperti dei tuoi dati di allenamento
Competenze in settori e ambiti specifici
Grazie alla nostra pluriennale esperienza e alla realizzazione di numerosi progetti di intelligenza artificiale, siamo riusciti a definire le migliori pratiche generali di annotazione per diversi settori. Nei nostri progetti, i nostri annotatori lavorano a stretto contatto con esperti del settore per garantire la massima qualità dei dati anche in ambiti complessi.
Gestione dei progetti
Un approccio standardizzato e collaudato. Lavoriamo in modo iterativo e agile per soddisfare le esigenze dei clienti garantendo qualità e convenienza. Ciò rende pianificabili i costi del vostro progetto. Il monitoraggio continuo dei processi e il controllo dei progressi assicurano trasparenza nel processo di tagging e nella qualità dei modelli.
Etichettatura assistita dall'intelligenza artificiale
Durante il processo di annotazione, i nostri collaboratori sono costantemente supportati dalla nostra piattaforma MLOne. Grazie alla piattaforma, gli annotatori ricevono continuamente suggerimenti e feedback generati dall'intelligenza artificiale. Ciò accelera il processo di etichettatura senza compromettere la qualità.
Il tipo di annotazione giusto per la tua soluzione
I dati annotati ed etichettati sono il cuore di ogni modello di machine learning. Insieme troveremo le etichette giuste per il tuo caso d'uso.
Analisi del sentiment
Classifica i documenti e i brani di testo in base al tono.
Scopo
Assegna degli intenti alle sezioni dei tuoi testi.
Riconoscimento delle entità
Trova le informazioni rilevanti per il tuo caso d'uso all'interno dei testi.
6 motivi per scegliere laizee
3 motivi per scegliere laizee
Competenze
Un team di grande esperienza in una vasta gamma di settori
Collaborazione e partnership
Cooperazione strategica nel campo della ricerca con le università
Applicazione containerizzata
Adattabilità flessibile alla vostra infrastruttura IT, sia che si tratti di cloud o di soluzione on-premise
Protezione dei dati
Nel trattamento dei vostri dati rispettiamo i più elevati standard
All'avanguardia
Trasformiamo le ultime scoperte della ricerca in applicazioni concrete
Processi standardizzati
Grazie al nostro consolidato modello di processo ML-Ops “STAMP”
Processo di annotazione
I nostri project manager vi accompagnano nella definizione di un processo personalizzato, dalla scelta dei tipi di annotazione e degli strumenti più adatti fino alla definizione del flusso di lavoro.
01
Specifiche dell'obiettivo
In collaborazione con i nostri esperti, vengono definiti o rivisti gli obiettivi e i requisiti relativi alle annotazioni, alle metriche e ai dati di addestramento.
02
Gestione dei progetti
Ogni settore ha bisogno di conoscenze personali. In base alla soluzione richiesta, vengono selezionati i revisori (o i team) più adatti. Durante il processo di inserimento, si acquisisce insieme la competenza settoriale necessaria.
03
Ottimizzazione del flusso di lavoro
I nostri esperti di ML mettono a punto strumenti e processi per flussi di lavoro di annotazione più efficienti e rapidi, che si tratti di ontologie, servizi di etichettatura assistita dall'IA o strumenti di collaborazione.
04
Nota
Agile. Collaborativo. Iterativo. Il nostro processo di annotazione è supportato da strumenti e procedure selezionati. Monitoraggio in tempo reale delle metriche di riferimento tramite dashboard personalizzate.
05
Garanzia della qualità dei dati
Integrazione del flusso di lavoro di controllo qualità nel processo di annotazione. Garanzia della qualità dei dati necessaria per l'addestramento di un modello di machine learning efficiente e preciso. Miglioramento continuo del flusso di lavoro di annotazione sulla base dei risultati.