Datenannotation & Informationsarchitektur
KI stärken durch Datenkennzeichnung und Annotation durch Experten

Die Datenannotation spielt eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung von Modellen der künstlichen Intelligenz (KI). Sie umfasst das Kennzeichnen von Rohdaten, um diese für Algorithmen des maschinellen Lernens verständlich zu machen. Annotierte Daten dienen als Trainingsdatensatz für KI-Modelle und ermöglichen es ihnen, spezifische Aufgaben zu erlernen.

Die Outsourcing-Dienstleistungen von be ys stellen Ihnen Teams qualifizierter Datenannotatoren und -labeler zur Verfügung, die alle Arten von Inhalten in verschiedenen Formaten annotieren, labeln, segmentieren und anreichern und so die Entwicklung funktionaler Lösungen im Bereich der künstlichen Intelligenz ermöglichen.

ARTEN DER ANMERKUNGSVERARBEITUNG, DIE VON UNSEREN TEAMS DURCHGEFÜHRT WERDEN

Daten können je nach Aufgabe auf verschiedene Weise annotiert werden.

COMPUTERVISION

Im Bereich Computer Vision umfassen Annotationen Folgendes:

  • Objekterkennung (Begrenzungsrahmen, Polygonannotation): Lokalisieren und Identifizieren bestimmter Objekte in einem Bild oder Video und Zeichnen von Begrenzungsrahmen um diese Objekte.
  • Semantische Segmentierung: Wir segmentieren Bilder in ihre Komponenten und annotieren sie mithilfe unserer Datenkennzeichner. Unsere Experten erkennen die gewünschten Objekte in den Bildern auf Pixelebene.
  • Gesichtserkennung: Überprüfung und Korrektur der Identität von Personen anhand von Bildern oder Videos im Zweifelsfall, die durch das Gesichtserkennungstool festgestellt wurden.
  • Videoverarbeitung: Dazu gehören Aufgaben wie Objekterkennung in Bewegung, Objektverfolgung, Aktionserkennung usw.
  • Manuelle Segmentierung und Annotation von 3D-Punktwolken (LIDAR)

Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)

Die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, das sich mit dem Verständnis und der Manipulation der menschlichen Sprache durch Maschinen befasst.

Für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) umfassen Annotationen Folgendes:

  • Lexikalische und syntaktische Analyse: Analyse der grammatischen Struktur und Bedeutung von Sätzen: Segmentierung von Sätzen in Wörter (Tokenisierung), grammatische Kennzeichnung (Wortartenkennzeichnung), syntaktische Analyse (Parsing).
  • Informationsgewinnung: Extraktion von Beziehungen zwischen Entitäten, Faktenextraktion, Stimmungsextraktion usw.
  • Textklassifizierung usw.

 

 

 

Chatbots und virtuelle Assistenten

Chatbots und virtuelle Assistenten nutzen NLP-Techniken, um Benutzerfragen zu verstehen und in einem dialogischen Rahmen zu beantworten.

Dies umfasst manuelle Aufgaben, die für das Training der KI notwendig sind, wie zum Beispiel:

  • Natürliches Sprachverständnis
  • Reaktionsgenerierung
  • Gesprächsdialog usw.

DIE HERAUSFORDERUNGEN

EINIGE BYOS-FIGUREN

Zeitersparnis für Data Scientists
50 à %
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geografische Gebiete
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