ShaipCloud™ 平台

专有技术驱动平台赋能 AI 数据服务

通过最先进的 AI 数据平台体验无与伦比的功能,该平台更智能地工作以提供高质量数据并启动成功的 AI 项目。

云彩

强大的训练数据平台

ShaipCloud™ 利用专利技术收集、跟踪和监控工作负载,转录音频和话语,注释文本、图像和视频,以及管理质量控制和数据交换。 结果? 您的 AI 项目可以获得最高质量的数据。 您不仅可以以可承受的成本快速获得它,而且随着您的 AI 项目的增长,ShaipCloud™ 通过可扩展性和平台集成与它一起增长,使您的工作更轻松并取得成功的结果。

夏普平台

 

该平台简化了工作流程,减少了与分布在全球的劳动力合作的摩擦,提供了更高的可见性和实时质量控制。 有数据平台。 然后是人工智能数据平台。 我们是后者,因为安全的 ShaipCloud™ human-in-the-loop 平台提供了无与伦比的功能和速度来收集、转换和注释大量数据(文本、音频、图像和视频)以训练和改进 AI & NLP 和计算机视觉用例的 ML 算法。

平台交付模型

托管服务

为您的 AI 项目提供快速、可扩展且一致的高质量数据收集和注释任务的端到端服务

管理人群

通过 24/7 按需人群贡献者为您的特定用例创建独特的数据集,由经过认证的项目经理专业管理

平台能力

满足您所有 ML 需求的数据类型

为了构建能够理解的智能应用程序,机器学习模型需要消化大量结构化训练数据。 收集足够的训练数据是解决任何基于 AI 的机器学习问题的第一步。 我们采用以客户为中心的方法来提供 AI 训练数据服务,以满足您在质量和执行方面的独特和特定标准

艾社区

利用我们 AI 社区的力量

利用 30 万名合格贡献者的 AI 社区力量 

我们通过广泛且值得信赖的全球 AI 社区生成多样化且具有代表性的数据集,确保以最大限度减少偏见并有助于有效机器学习的方式利用人类智能。

大规模数据

向计算机提供大量数据并期望它自行学习是不够的。 相反,人工智能需要适当的训练。 大规模的人工注释服务对于教授机器人类判断至关重要。

定制数据集

开发自定义数据集可能既复杂又耗时,但它对于机器学习的成功至关重要。 我们的专长在于提供快速高效的定制数据解决方案。 我们的全球网络由 30,000 多名主题专家组成,遍及各个行业,在管理大量数据、维护数据质量和解决行业特定用例方面拥有丰富的经验。

安全的远程工作区

得益于我们通过 ISO 27001 认证的远程安全工作空间解决方案,我们遍布全球的员工可以远程处理您的敏感项目,而无需实际访问安全设施。 这使我们远程团队的多元化人才能够最大限度地减少偏见并提供多语言支持,即使在全球中断期间也是如此。

通过去标识化和用户同意避免严重的隐私诉讼

随着人工智能的进步,它增强了以可能侵犯隐私权的方式利用个人信息的能力。 在 Shaip,我们通过匿名化、去识别化和消除所有个人标识符和唯一数据点来优先考虑隐私。 这可确保符合法规要求,并通过防止代价高昂的数据隐私诉讼让您高枕无忧。 此外,我们实施全面的用户同意文件,在数据收集过程中由用户签署。 这有助于防止任何潜在的纠纷或误解。

特征

支持 AI 的自动分割

可以自动创建段。 由于转录员不再需要专注于创建时间戳,这提高了他们的工作效率,因为他们现在专注于转录。

高质量审计模块

利用自定义的自动采样段,系统可以为文本和标签百分比设置质量阈值。 如果不符合质量标准,系统会因此自动拒绝文件。

工作流程模块

该应用程序可让您监控整个工作流程并通过提供实时用户活动、状态更新和质量保证审查来优化它。

自动分配功能

管理模块允许自动配置规则。 用户只需登录系统即可开始任务,而无需等待分配工作。

促进质量的合作

多级质量检查和有效协作可推动项目成​​功执行并提高模型性能。

管理模块

一个包罗万象的管理模块有助于管理用户注册和权限,保持对访问级别和工作流级别权限的严格控制。

好處

直观的基于用户的工具

AI 辅助工具可提高工作效率和易用性,从而更好地简化整体工作流程率。 

可配置的格式

所有收集的数据都被无缝转换为 AI 可摄取的格式,这些格式经过准备和定制以满足严格的客户需求。

全面的模块功能

审计、管理和工作流模块允许平台设置最佳参数,确保您的生产力自动化,从而产生高质量的结果。

获得专利的基于网络的平台

可从全球任何地方访问获得专利的基于网络的平台。

快速完整的数据采集

可以从简单和复杂的来源轻松收集大量数据,始终以准确无误的方式满足客户的周转时间。

绩效管理

监控单个注释者的效率和准确性,利用历史数据过滤和选择新任务的工作人员

您的 AI 模型需要的高质量训练数据。

跨所有媒体(文本、语音、图像、视频)开发新的现成数据。 联系我们讨论创建新的可授权数据集。