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ANNOTAZIONE DEI DATI E IA
RAFFORZARE L'INTELLIGENZA ARTIFICIALE ATTRAVERSO L'ETICHETTATURA E L'ANNOTAZIONE DEI DATI DA PARTE DI ESPERTI

L’annotazione dei dati svolge un ruolo cruciale nello sviluppo di modelli di intelligenza artificiale (IA). Consiste nel processo di etichettatura o tag dei dati grezzi per renderli comprensibili agli algoritmi di apprendimento automatico. I dati annotati fungono da set di addestramento per i modelli di IA, consentendo loro di apprendere a svolgere compiti specifici.

I servizi di outsourcing di Be YS ti forniscono team di Data Annotator ed Labeler qualificati per annotare, etichettare, segmentare e arricchire tutti i tipi di contenuto in vari formati, consentendo lo sviluppo di soluzioni di intelligenza artificiale funzionali.

TIPOLOGIE DI ELABORAZIONE DELLE ANNOTAZIONI ESEGUITE DAI NOSTRI TEAM

I dati possono essere annotati in vari modi a seconda del compito da svolgere.

VISIONE COMPUTERIZZATA

Per la visione artificiale, le annotazioni includono:

  • Rilevamento di oggetti (riquadri di delimitazione, annotazione poligonale): Individuazione e identificazione di oggetti specifici in un’immagine o in un video e disegno di riquadri di delimitazione attorno ad essi.
  • Segmentazione semantica: Segmentiamo le immagini in componenti e le annotiamo grazie ai nostri esperti di etichettatura dati. I nostri specialisti rilevano gli oggetti desiderati nelle immagini a livello di pixel.
  • Riconoscimento facciale: Verifica e correzione dell’identità di individui a partire da immagini o video in caso di dubbi derivanti dallo strumento di riconoscimento facciale.
  • Elaborazione video: Comprende attività quali il rilevamento di oggetti in movimento, il tracciamento di oggetti, il riconoscimento di azioni, ecc.
  • Segmentazione e annotazione manuale di nuvole di punti 3D (LIDAR)
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ELABORAZIONE DEL LINGUAGGIO NATURALE (NLP)

L’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è una branca dell’intelligenza artificiale che si concentra sulla comprensione e la manipolazione del linguaggio umano da parte delle macchine.

Per l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP), le annotazioni includono:

  • Analisi lessicale e sintattica: Analisi della struttura grammaticale e del significato delle frasi: segmentazione delle frasi in parole (tokenizzazione), etichettatura grammaticale (etichettatura delle parti del discorso), analisi sintattica (parsing).
  • Estrazione delle informazioni: Estrazione di relazioni tra entità, estrazione di fatti, estrazione di sentimenti, ecc.
  • Classificazione del testo, ecc.

 

 

 

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CHATBO E ASSISTENTI VIRTUALI

I chatbot e gli assistenti virtuali utilizzano tecniche di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per comprendere e rispondere alle domande degli utenti in modo colloquiale.

Ciò comporta attività manuali necessarie per addestrare l’IA, come ad esempio:

  • Comprensione del linguaggio naturale
  • Generazione di risposte
  • Dialogo colloquiale, ecc.
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LE SFIDE

  • Risparmio di tempo per i Data Scientist: esternalizza le attività dispendiose in termini di tempo relative alla pulizia e alla formattazione dei dati, consentendo ai tuoi Data Scientist di concentrarsi su missioni ad alto valore aggiunto, come lo sviluppo di algoritmi robusti.
  • Agilità delle risorse umane: adattarsi in base alla stagionalità dell'attività dei clienti e mettere in comune le risorse per diverse attività.
  • "Intervento umano": Obiettivo di qualità: 99,99% grazie alla combinazione di verifica automatica e competenza umana (eliminazione di ipotesi e pregiudizi).
  • Ottimizzazione dei costi: industrializzare i processi per garantire il flusso di lavoro ottimale ed esternalizzare l'elaborazione dei dati.

ALCUNI DATI BYOS

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