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Anwendungsbeispiele
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Anwendungsbeispiele
Anwendungsbeispiele
Der wahre Wert der kognitiven Datenannotations- und -kennzeichnungsdienste von Shaip besteht darin, dass sie Unternehmen den Schlüssel zur Erschließung kritischer Informationen liefern, die sich tief in unstrukturierten Daten befinden. Diese unstrukturierten Daten können Arztbriefe, persönliche Sachversicherungsansprüche oder Bankunterlagen umfassen. Durch die Datenannotationsdienste von Shaip können Unternehmen Natural Language Processing (NLP) entwickeln und auf domänenspezifische Erkenntnisse zugreifen über diese Informationen, um alles von einer besseren medizinischen Versorgung der Patienten bis hin zur korrekten Zahlung von Versicherungsansprüchen zu unterstützen.
Hunderte von Personen verfügbar, um mit der Datenanmerkung zu beginnen (Kann auf 100 skaliert werden)
Webbasierte Annotationsplattform (entwickelt unter Berücksichtigung von PHI & PII)
Extraktion von Konzepten aus einer beliebigen Quelle von unstrukturiertem Text in anonymisierter Form
Hochgradig anpassbare Plattform zum Anpassen von Anmerkungen für unterschiedliche Anwendungsfälle
Textgespräche in über 150 Sprachen (Bot-Mensch oder Mensch-zu-Mensch)
EHR-Daten (stationär/ambulant)
Arzt-Diktat-Transkripte
Dokumente (Textsammlung)
Q&A-Erstellung
NER-Annotation und Beziehungszuordnung
NLP-Textanmerkung
Inhaltskategorisierung
Keyword-Analyse
Absichts- und Stimmungsanalyse
Textklassifizierung
Wenn Kunden über unsere Sprachanmerkung sprechen, hören Sie Erfolgsgeschichten. Vom ersten Tag an war Shaip führend in der Entwicklung, Schulung und Verbesserung von Konversations-KI, Chatbots und Voicebots. Unsere hochmodernen Audioannotationsdienste werden zum Teil durch ein globales Netzwerk qualifizierter Linguisten und ein erfahrenes Projektmanagementteam ermöglicht, das Stunden mehrsprachiger Rede sammeln und große Datenmengen kommentieren kann, die Äußerungen, Monologe und vieles mehr umfassen Gespräche mit zwei Sprechern (vorgeschrieben oder spontan). Sie helfen Ihnen dabei, sprachaktivierte Anwendungen zu trainieren. Wir haben auch Erfahrung mit der Transkription von Sprachdateien, um aussagekräftige Erkenntnisse zu extrahieren, die in mehreren Audioformaten verfügbar sind.
Sprache-zu-Text-Transkription
Sprecheridentifikation
Absicht
Segmentierung
Klassifikation
Äußerungen oder Weckworte
Sammlung von Monolog-Reden
Spontane Gespräche s/w 2 Sprecher
Geskriptete Gespräche s/w 2 Sprecher
Callcenter-Gespräche
Sprachaufzeichnungen in über 150 Sprachen
Lautsprecher-Diarisierung
Tagging von Hintergrundgeräuschen (Husten, Lachen, Musik)
Sprachsegmentierung
Zeitstempeln
Füllwörter einfügen
Transkription
Absichts- und Stimmungsanalyse
Audioklassifizierung
Von intelligenten Autos und intelligenten Städten bis hin zu verbesserten Smartphone-Kameras und Sicherheitsüberwachung ist die Bildanmerkung eine Spezialität, die Shaip für Kunden auf der ganzen Welt auszeichnet. Mit den KI-Daten von Shaip können wir Ihre KI-fähigen Maschinen verbessern, da sie mithilfe von Computer Vision Muster mit Bildtrainingsdaten erkennen.
Wo andere aufhören, machen wir weiter. Wir können KI-fähigen Unternehmen dabei helfen, Trainingsdatensätze zu erstellen und hochmoderne Algorithmen für maschinelles Lernen für jede Branche zu entwickeln. Tatsächlich helfen unsere qualifizierten Mitarbeiter beim Kommentieren von Bildern mit einer Reihe präziser manueller Prozesse und High-End-Technologie-Software, um Bildannotationen schneller bereitzustellen, damit Sie Ihre Modelle schneller und effizienter erstellen können.
Hinzu kommt der Vorteil, dass Shaip auf Tausende von Personen skalieren kann, um Datenbanken jeder Größe, einschließlich Ihrer, zu verwalten. Kein Projekt ist uns zu groß oder zu klein.
Punktanmerkung
Zeilenanmerkung
Begrenzung (Box, Polygon, Curved, Circle/Ellipse)
Pixelperfekte Segmentierung
Semantische Segmentierung
Klassifikation
Menschliche Gesichtsbilder
Essen Bilder
Dokumentbilder
Rechnungen/Rechnungen Bilder
Medizinische Laborbilder (CT-Scans, MRTs)
Geodatenbilder
E-Commerce-Datenkatalog
Anmerkung zu Wahrzeichen im Gesicht
Punkte und Linien
Pixelperfekte Segmentierung
Semantische Segmentierung
Klassifikation
Schattenmaskierung
Shaip kann Videos für Machine-Learning-Anwendungen kommentieren, die in der Robotik für eine verbesserte Fertigung, autonom fahrende Autos und sogar für ein besseres Kauferlebnis des Verbrauchers verwendet werden. Am besten erfassen wir jedes Objekt in einem Video, Bild für Bild. Wir nehmen dieses sich bewegende Objekt, kommentieren es und machen es für maschinelles Lernen erkennbar. Wir haben die Leute, die Erfahrung und die Technologie, um Ihrem Team zu helfen, umfassend gekennzeichnete Datensätze zu erhalten, um alle Anforderungen an Videoanmerkungen zu erfüllen.
Objektüberwachung
Klassifikation
Angewandte F&E
Augenbewegungen per Video verfolgen
Video von Menschen in mehreren Variationen
Geodaten-Video
Benutzerdefinierte Videodatensammlung
Videobeschriftung
Objektverfolgung
Absichts- und Stimmungsanalyse
Videoklassifizierung
Verfolgen Sie menschliche Aktivitäten und schätzen Sie die Pose ein
In der Welt der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens ist Datentraining unumgänglich. Dies ist der Prozess, der Machine-Learning-Module genau, effizient und voll funktionsfähig macht.
Computer Vision ist ein riesiges Thema und Techpreneure benötigen umfangreiche Informationen, um die Grundlagen der Computer Vision zu kennen, um funktionales Wissen zu haben und fundierte Entscheidungen zu treffen.
Es ist unmöglich, eine dauerhafte Quelle relevanter Daten zu haben, es sei denn, Sie verlassen sich auf externe Quellen wie Drittanbieter wie Shaip. Dieser Leitfaden hilft Ihnen bei der Auswahl des richtigen KI-Datenerfassungsunternehmens.
Vereinbaren Sie eine Demo, um zu erfahren, wie Shaip alle Ihre Trainingsdatenanforderungen erfüllen kann.
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