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ANNOTAZIONE DEI DATI E IA
RAFFORZA LIA 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). Si tratta del processo di marcatura o etichettatura 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 e Data Labeler qualificati per annotare, etichettare, segmentare e arricchire tutti i tipi di contenuti in diversi formati, consentendoti di ottenere soluzioni di intelligenza artificiale funzionali.

TIPOLOGIE DI ELABORAZIONE E ANNOTAZIONE DEI DATI ESEGUITE DAI NOSTRI TEAM

I dati possono essere annotati in diversi modi, a seconda dell’obiettivo da raggiungere.

VISIONE COMPUTERIZZATA

Per la visione artificiale, le annotazioni includono:

  • Rilevamento di oggetti (Riquadri di delimitazione, annotazione poligonale): Individua e identifica oggetti specifici in un’immagine o in un video e disegna dei riquadri di delimitazione attorno ad essi.
  • Segmentazione semantica: Le immagini vengono segmentate in componenti e successivamente annotate dai nostri esperti di etichettatura dati. I nostri specialisti individuano gli oggetti desiderati nelle immagini a livello di pixel.
  • Riconoscimento facciale: per verificare e correggere l’identità di individui da immagini o video in caso di dubbi relativi allo strumento di riconoscimento facciale
  • Elaborazione video: include attività come 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 capacità delle macchine di comprendere e manipolare il linguaggio umano.

Per l’elaborazione del linguaggio naturale, 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 delle relazioni tra entità, estrazione dei fatti, estrazione dei 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 DELL'ANNOTAZIONE DEI DATI

  • Risparmia tempo prezioso per i tuoi Data Scientist: esternalizza le attività che richiedono molto tempo, come la pulizia e la formattazione dei dati, per permettere ai tuoi esperti di concentrarsi su missioni a maggior valore aggiunto, come lo sviluppo di algoritmi robusti.
  • Agilità delle risorse umane: adattarsi alla stagionalità dell'attività del cliente e mettere in comune le risorse tra diverse attività.
  • "Intervento umano": Obiettivo di qualità: 99,99% grazie alla combinazione di verifica automatizzata e competenza umana (eliminazione di presupposti e pregiudizi)
  • Ottimizzazione dei costi: industrializzare i processi per garantire il flusso di lavoro ottimale ed esternalizzare l'elaborazione dei dati.

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