Dataannotering og mærkning til AI
Dataannotering og mærkning til AI: annotering af billeder og video, mærkning af tekst og dokumenter, lydtransskribering, mærkning af LiDAR og 3D-punktskyer samt RLHF-, præference- og evalueringsdata til sprogmodeller, med kvalitetskontrol af hvert parti, fra et dedikeret annoteringsteam i jeres værktøjer eller et mærkningsprojekt leveret til en aftalt nøjagtighed.
Annoterings- og mærkningsopgaver, vi tager på os
Billedannotering
Bounding boxes, polygoner, keypoints og pixelmasker til detektions-, segmenterings- og pose-modeller, tegnet i CVAT, Label Studio, Encord, SuperAnnotate eller Roboflow, hvor SAM 3 eller jeres nuværende model forhåndsmærker hvert billede, så annotatorer retter frem for at tegne fra bunden.
Videoannotering og objektsporing
Objekter fulgt på tværs af frames med stabile ID'er, keyframes interpoleret og rettet og handlinger og events markeret med start- og sluttidspunkter, til modeller til sporing, aktivitetsgenkendelse og videoforståelse.
Mærkning af tekst og dokumenter
Entiteter, intentioner, stemning, kategorier og relationer i tekst samt felter, tabeller og layoutområder i fakturaer, kontrakter og blanketter, på engelsk, ukrainsk og andre sprog, eksporteret som JSONL eller i det format, jeres træningskode læser.
Lydtransskribering og mærkning af tale
Ordrette transskriptioner med tidsstempler, talerskift, støj- og sprogtags samt intentions- og følelsesmærkater til talegenkendelse, stemmeassistenter og opkaldsanalyse, hvor en anden lytter kontrollerer en stikprøve af hvert parti.
RLHF- og præferencedata
Prompts skrevet til at dække jeres produkts rigtige opgaver, ideelle svar til superviseret finjustering, parvise præferencer og rangeringer til reinforcement learning from human feedback og rubric-scorer, fra reviewere trænet i jeres retningslinjer.
Evalueringssæt og red-teaming
Golden sæt af spørgsmål og svar, bedømte modeloutput, agentspor gennemgået trin for trin og adversarielle prompts, der afprøver jailbreaks, prompt injection og skadelige svar, så hver ændring af en model eller prompt scores før release.
Mærkning af LiDAR og sensorfusion
3D-kuboider, segmentering af punktskyer og spor på tværs af LiDAR-scanninger, knyttet til de tilsvarende kamerabilleder, til datasæt inden for automotive, robotteknologi og kortlægning, mærket i Segments.ai, CVAT, Encord eller jeres eget værktøj.
Modelassisteret mærkning og active learning
Forhåndsmærkater fra foundation-modeller og fra jeres egen model, active learning, der sender de mest usikre elementer til mennesker først, og pipelines, der flytter data mellem jeres lager, mærkningsværktøjet og træningen uden manuelle eksporter.
Kvalitetskontrol og gold sets
Skjulte gold-elementer i hvert parti, enighed mellem annotatorer målt med Cohens kappa eller overlap-scorer, en reviewer, der udtager stikprøver af hver annotators arbejde, og nøjagtighed rapporteret pr. parti og pr. mærkat, hvor tilbagevendende fejl omsættes til opdateringer af retningslinjerne.
Ansæt dataannotatorer
Dedikerede dataannotatorer
Dataannotatorer, der indgår i jeres team på fuld tid, arbejder i jeres værktøjer og processer og rapporterer til jeres leder. I interviewer dem; vi står for den ukrainske kontrakt, lønudbetalingen, faktureringen og ferie og orlov.
Projekter inden for Dataannotering
En afgrænset opgave inden for dataannotering med et fast omfang, en fast plan og en navngiven leder hos os, der ejer resultatet og rapporterer fremdriften i jeres kanaler.
Løbende dataannotering
Dataannotering som løbende ydelse: de samme folk hver måned, en backlog, I selv prioriterer, og timer, I kan se i vores portal og på fakturaen.
Siden om dedikerede teams forklarer, hvordan specialister indgår i jeres team, og siden om outsourcing beskriver projektleverance, overtagelser og hvordan vi tager betaling.
Hvem arbejder med jeres dataannotering
Dataannotatorer
Mærkning efter skriftlige retningslinjer i jeres værktøj
Teamledere for annotering
Retningslinjer, gennemløb og feedback til annotatorer
Kvalitetsreviewere
Gold sets, enighedstjek og partikontroller
Domænespecialister
Medicinsk, juridisk, finansiel og sproglig ekspertise, hvor mærkaterne kræver det
Machine learning-ingeniører
Pipelines til forhåndsmærkning, active learning og eksport
Mærkater, man kan træne på
Hvert projekt starter med en skriftlig mærkningsretningslinje og et pilotparti, mærket, gennemgået og målt mod jeres egne forventninger. Nøjagtighedsmålet, gennemgangsraten og det ugentlige volumen aftales ud fra pilotpartiet, før teamet vokser, og hvert grænsetilfælde, annotatorerne møder, afgøres én gang og føjes til retningslinjen.
Data forbliver under jeres kontrol: annotatorer arbejder i jeres mærkningsværktøj eller i et, der er sat op i jeres cloudkonto, gennem personlige konti, hvis adgang fjernes, når arbejdet slutter, aldrig på filer kopieret til private enheder. Personoplysninger, som mærkaterne ikke har brug for, sløres eller fjernes, før mærkningen starter.
Andre data- og AI-ydelser, vi leverer
AI og machine learning
Udvikling inden for AI og machine learning: forecasting, svindeldetektion, anbefalingssystemer, computer vision, NLP og talegenkendelse samt MLOps, med dedikerede machine learning-ingeniører eller projektleverance.
Data engineering
Data engineering: ETL-pipelines, Spark, dbt og streaming, data warehouses og lakehouses i Snowflake, Databricks, BigQuery, Redshift og Microsoft Fabric, med dedikerede data engineers eller projektleverance.
Dataanalyse og Power BI
Dataanalyse og Power BI: dashboards i Power BI, Tableau og Looker, produktanalyse, A/B-test, finansiel rapportering og marketingrapportering, med dedikerede dataanalytikere og BI-udviklere eller projektleverance.
Databaseudvikling
Databaseudvikling og -administration: skemadesign, tuning af forespørgsler, migreringer og sikkerhedskopier i SQL Server, PostgreSQL, MySQL, Oracle og MongoDB, med dedikerede databaseudviklere og DBA'er eller projektleverance.
Computer vision-udvikling
Computer vision-udvikling: objektdetektion, visuel inspektion, OCR, videoanalyse, medicinsk billeddannelse og modeller på edge-enheder, med dedikerede computer vision-ingeniører eller projektleverance.
MLOps
MLOps og rådgivning: ML-platforme, CI/CD til modeller, model registries, serving og autoskalering, GPU-infrastruktur, overvågning af drift og LLMOps, med dedikerede MLOps-ingeniører eller projektleverance.
Databricks-udvikling
Databricks-udvikling og -rådgivning: opsætning af lakehouse, pipelines i Lakeflow, Unity Catalog, migreringer, AI/BI, machine learning og omkostningskontrol, med dedikerede Databricks-ingeniører eller projektleverance.
Snowflake-udvikling
Snowflake-udvikling og -rådgivning: design af warehouse, indlæsning med Snowpipe og Openflow, dbt, migreringer, Cortex AI, sikkerhed og omkostningskontrol, med dedikerede Snowflake-udviklere eller projektleverance.
Kafka og event streaming
Apache Kafka-udvikling og -rådgivning: event-drevet arkitektur, Kafka Connect og Debezium, Flink og Kafka Streams, Confluent Cloud, MSK og Event Hubs, med dedikerede Kafka-ingeniører eller projektleverance.
Workflow-automatisering
Workflow- og AI-automatisering: flows i n8n, Make, Zapier og Power Automate, AI-agenter i workflows, automatisering af CRM, økonomi og dokumenter, med dedikerede automatiseringsudviklere eller projektleverance.
Spørgsmål om dataannotering
Hvilke brancher arbejder jeres dataannotatorer i?
AI-virksomheder og modeludviklere til trænings-, præference- og evalueringsdata; automotive og robotteknologi til datasæt med kamera, LiDAR og sensorfusion; sundhedssektoren til medicinske billeder mærket under klinisk gennemgang; e-handel og detail til produktegenskaber, kategorier og søgerelevans; fintech og forsikring til dokumenter og transaktioner; landbrug og produktion til billeder af afgrøder, marker og defekter; og reklame- og marketingteknologi til indholdsklassificering.
Hvordan måler I kvaliteten af annoteringen?
Med tal, der kan kontrolleres. Gold-elementer med kendte svar skjules i hvert parti, en andel af hver annotators arbejde gennemgås, enighed mellem annotatorer måles på overlappende elementer, og hver levering kommer med nøjagtighed pr. mærkat og en liste over de ændringer, der er foretaget i retningslinjerne.
Hvilke annoteringsværktøjer og -formater arbejder I med?
CVAT, Label Studio, Encord, SuperAnnotate, Roboflow og Segments.ai eller jeres eget interne værktøj. Mærkater leveres i COCO, YOLO, Pascal VOC, KITTI eller JSONL eller i det skema, jeres trænings-pipeline forventer.
Hvor hurtigt kan dataannotatorer starte?
Når den rette dataannotator er tilgængelig, afhænger starten kun af jeres samtale samt NDA og overdragelse af IP-rettigheder. Ellers gennemfører vi en søgning, som typisk giver kandidatprofiler inden for to til tre uger, og ingen starter, før I har sagt ja.
Hvordan ansætter vi dataannotatorer gennem BigTree108?
Fortæl os om opgaverne, erfaringsniveauet og det timetal, I har brug for. Vi foreslår en eller to personer med deres profiler, I interviewer dem på samme måde, som I ville interviewe jeres egen medarbejder, og I underskriver én aftale med BIG TREE 108 LLC og modtager én faktura om måneden.
Hvem ejer det arbejde, de producerer?
Det gør I. Hver specialist har en underskrevet kontrakt med BigTree108, som overdrager alt arbejdsresultat til virksomheden, og vores aftale med jer overdrager det videre til jer. Kode, designs og dokumenter leveres ind i jeres egne repositories og værktøjer og opbevares ikke et sted, hvor kun vi kan ændre dem.
Har I data, der skal mærkes?
Fortæl os om datatypen, volumenet, de mærkater, I har brug for, og den nøjagtighed, I forventer. I får svar inden for én arbejdsdag: en plan for et pilotparti, et første udkast til mærkningsretningslinjen eller kandidatprofiler.