人类为机器提供的专业数据注释服务
准确注释您的文本、图像、音频和视频数据，以改进您的人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 模型
利用我们的数据注释专业知识加速您的 AI 开发。
数据注释解决方案：无与伦比的质量、速度和安全性
为了最佳和准确地理解数据集，AI 模型需要深入了解数据集的每一个小对象和元素部分。Shaip 的数据注释方法源于对细节的高度关注，其中扫描中的小对象、文本中的标点符号、背景中的元素和音频中的静音都被标记以获得最精确的输出。
Shaip 的突出特点
- 确保交付的每个数据集都符合黄金标准的数据注释
- 部署行业和领域特定的 SME 和资深人员来注释和验证数据
- 涵盖图像分割、对象检测、边界框、情绪分析、分类等的精确注释服务
- 专家协助制定项目指南
您终于找到了合适的数据标注公司
专家劳动力
我们精通数据注释的专家库可以获取准确注释的数据集。
充分利用人工智能
数据标记生成高质量且随时可用的数据集，使 AI/ML 模型能够生成更深入的见解。
可扩展性
作为最好的数据注释公司之一，我们的领域专家可以在保持质量的同时处理大量数据，并且可以随着您的业务增长扩展运营。
专注于增长和创新
我们的团队帮助您准备数据以训练 AI 引擎，从而节省宝贵的时间和资源。 通过外包，您的团队可以专注于开发强大的算法，将繁琐的工作部分交给我们。
多源/跨行业能力
该团队分析来自多个来源的数据，并能够在所有行业中高效、大量地生成 AI 培训数据。
保持领先
竞争
广泛的可变数据为 AI 提供了更快训练所需的大量信息。
竞争力定价
作为领先的数据标注公司之一，我们借助强大的数据标注平台确保在您的预算范围内交付项目
消除内部偏差
人工智能模型之所以失败，是因为处理数据的团队无意中引入了偏见，扭曲了最终结果并影响了准确性。 但是，数据注释供应商通过消除假设和偏见来做更好的注释工作。
越品质
与需要在繁忙日程中处理注释任务的团队相比，日复一日注释的领域专家将做得更好。 不用说，它会带来更好的输出。
图像注释
利用我们定制的图像注释服务，增强您的计算机视觉抱负。我们平衡规模和质量，以便您的模型生成最准确的结果。
- 物体检测
- 分类
- 姿势估计
- OCR注释
- 用户分类
- 平铺和多层图像
音频注释
通过针对每种语言需求部署特定的语言学家，我们的音频注释服务可确保数据集得到标记，从而改进会话式 AI 模型。
- 语音识别
- 说话人识别
- 声音事件检测
- 分类
影片注解
我们采用逐帧的方式来注释视频，确保包含镜头中物体的每一个微小片段。
- 物体追踪与定位
- 分类
- 实例分割和追踪
- 动作检测
- 姿势估计
- 车道检测
为什么选择 Shaip 而不是其他数据注释公司
Shaip 的数据注释团队为各种规模和行业的组织提供最优质的专业知识。
每个行业都需要准确、可靠的数据。
Shaip 为多个行业和用例提供专业解决方案。
来自领域专家的顶级数据注释。
与专家合作处理困难的用例并满足您的数据需求。
多语言高质量训练数据。
我们提供多样化、高质量的语言培训数据，以满足各种语言需求。
专门和训练有素的团队：
- 30,000 多名数据创建、标签和 QA 协作者
- 有资质的项目管理团队
- 经验丰富的产品开发团队
- 人才库采购和入职团队
通过以下方式确保最高的流程效率：
- 稳健的 6 Sigma Stage-Gate 工艺
- 一个由 6 Sigma 黑带组成的专门团队——关键流程负责人和质量合规
- 持续改进和反馈循环
获得专利的平台具有以下优势：
- 基于网络的端到端平台
- 无可挑剔的品质
- 更快的 TAT
- 无缝交付
成功案例
30K+ 文档 web 报废和注释内容审核
构建自动内容审核 ML 模型，分为有毒、成人或色情类别。
推荐资源
博客
内部或外包数据注释——哪一个能提供更好的人工智能结果？
2020 年，人们每秒创建 1.7 MB 的数据。 同年，我们在 2.5 年每天产生近 2020 万亿个数据字节。数据科学家预测到 2025 年。
博客
关于数据标签的 TOP 10 常见问题 (FAQ)
每个 ML 工程师都希望开发可靠且准确的 AI 模型。 数据科学家花费将近 80% 的时间来标记和扩充数据。 这就是为什么模型的性能取决于用于训练它的数据的质量。
特色客户
赋能团队打造世界领先的人工智能产品。
需要数据标记服务方面的帮助，我们的一位专家将很乐意为您提供帮助。
常见问题
数据标注是通过将元数据添加到数据集中来进行分类、标记、标记或转录的过程，这使得 AI 引擎可以识别特定对象。 在文本、图像、视频和音频数据中标记对象，使 ML 算法能够解释标记数据并接受培训以解决现实生活中的挑战，从而提供信息和意义。
数据注释工具是一种可以部署在云端或内部部署或容器化软件解决方案上的工具，用于注释大型训练数据集，即用于机器学习的文本、音频、图像、视频。
数据注释器有助于对用于训练机器学习算法的大型数据集进行分类、标记、标记或转录。 标注者通常从事视频、广告、照片、文本文档、语音等工作，并在内容上附加相关标签，使 AI 引擎可识别特定对象。
- 文字注解 （命名实体注释和关系映射、关键短语标记、文本分类、意图/情感分析等）
- 图像注释 （图像分割、物体检测、分类、关键点标注、边界框、3D、多边形等）
- 音频注释 (说话人分类、音频标签、时间戳等）
- 影片注解 （逐帧注释、运动跟踪等）
数据注释是通过标记、分类等将元数据添加到数据集的过程。基于手头的用例，专家注释者决定用于项目的注释技术。
数据注释/数据标签使机器可识别对象。 它提供了用于训练 ML 模型的初始设置，以使其理解和区分不同的输入以提供准确的结果。