Datenannotation und Labeling für KI
Datenannotation und Labeling für KI: Bild- und Videoannotation, Text- und Dokumenten-Labeling, Audiotranskription, LiDAR- und 3D-Punktwolken-Labeling sowie RLHF-, Präferenz- und Evaluierungsdaten für Sprachmodelle, mit Qualitätskontrolle jedes Batches, von einem dedizierten Annotationsteam in Ihren Tools oder als Labeling-Projekt, das mit vereinbarter Genauigkeit geliefert wird.
Annotations- und Labeling-Arbeit, die wir übernehmen
Bildannotation
Bounding Boxes, Polygone, Keypoints und Pixelmasken für Erkennungs-, Segmentierungs- und Pose-Modelle, in CVAT, Label Studio, Encord, SuperAnnotate oder Roboflow gezeichnet, wobei SAM 3 oder Ihr aktuelles Modell jedes Bild vorab labelt, sodass Annotatoren korrigieren, statt von Grund auf zu zeichnen.
Videoannotation und Objekt-Tracking
Objekte werden über Frames hinweg mit stabilen IDs verfolgt, Keyframes interpoliert und korrigiert sowie Aktionen und Ereignisse mit Start- und Endzeit markiert, für Tracking-, Aktivitätserkennungs- und Videoverständnis-Modelle.
Text- und Dokumenten-Labeling
Entitäten, Intents, Stimmung, Kategorien und Beziehungen in Texten sowie Felder, Tabellen und Layoutbereiche in Rechnungen, Verträgen und Formularen, auf Englisch, Ukrainisch und in anderen Sprachen, als JSONL oder in dem Format exportiert, das Ihr Trainingscode liest.
Audiotranskription und Sprach-Labeling
Wortgetreue Transkripte mit Zeitstempeln, Sprecherwechseln, Geräusch- und Sprach-Tags sowie Intent- und Emotions-Labels für Spracherkennung, Sprachassistenten und Anrufanalyse, wobei ein zweiter Zuhörer eine Stichprobe jedes Batches prüft.
RLHF und Präferenzdaten
Prompts, die die realen Aufgaben Ihres Produkts abdecken, Idealantworten für überwachtes Fine-Tuning, paarweise Präferenzen und Rankings für Reinforcement Learning from Human Feedback sowie Rubrik-Bewertungen, von Reviewern, die auf Ihre Richtlinien geschult sind.
Evaluierungsdatensätze und Red-Teaming
Goldene Frage-und-Antwort-Sätze, bewertete Modellausgaben, Schritt für Schritt geprüfte Agenten-Traces und adversariale Prompts, die auf Jailbreaks, Prompt-Injection und schädliche Antworten abzielen, sodass jede Modell- oder Prompt-Änderung vor dem Release bewertet wird.
LiDAR- und Sensorfusions-Labeling
3D-Quader, Punktwolken-Segmentierung und Tracks über LiDAR-Scans, mit den passenden Kamerabildern verknüpft, für Datensätze aus Automotive, Robotik und Kartierung, gelabelt in Segments.ai, CVAT, Encord oder Ihrem eigenen Tool.
Modellgestütztes Labeling und Active Learning
Vorab-Labels von Foundation-Modellen und Ihrem eigenen Modell, Active Learning, das die unsichersten Elemente zuerst an Menschen schickt, und Pipelines, die Daten ohne manuelle Exporte zwischen Ihrem Speicher, dem Labeling-Tool und dem Training bewegen.
Qualitätskontrolle und Gold-Sets
Versteckte Gold-Elemente in jedem Batch, die Übereinstimmung zwischen Annotatoren mit Cohens Kappa oder Überlappungswerten gemessen, ein Reviewer, der die Arbeit jedes Annotators stichprobenartig prüft, und Genauigkeit pro Batch und pro Label berichtet, wobei wiederkehrende Fehler in Aktualisierungen der Richtlinien münden.
Daten-Annotatoren einstellen
Dedizierte Daten-Annotatoren
Daten-Annotatoren, die in Vollzeit zu Ihrem Team gehören, in Ihren Tools und Ihrem Prozess arbeiten und an Ihren Lead berichten. Sie führen die Interviews; wir tragen den ukrainischen Vertrag, die Gehaltsabrechnung, die Rechnungsstellung und den Urlaub.
Projekte im Bereich Datenannotation
Ein abgegrenztes Arbeitspaket im Bereich Datenannotation mit festem Umfang, festem Plan und einem benannten Verantwortlichen auf unserer Seite, der das Ergebnis verantwortet und den Fortschritt in Ihren Kanälen berichtet.
Datenannotation als laufender Service
Datenannotation als fortlaufende Leistung: jeden Monat dieselben Personen, ein Backlog, das Sie priorisieren, und Stunden, die Sie in unserem Portal und auf der Rechnung einsehen können.
Die Seite zum dedizierten Team erklärt, wie Spezialisten zu Ihrem Team stoßen, und die Seite zum Outsourcing behandelt Projektlieferung, Übernahmen und unsere Abrechnung.
Wer sich bei Ihnen um Datenannotation kümmert
Daten-Annotatoren
Labeling nach schriftlichen Richtlinien in Ihrem Tool
Annotations-Teamleiter
Richtlinien, Durchsatz und Feedback an Annotatoren
Qualitätsprüfer
Gold-Sets, Übereinstimmungsprüfungen und Batch-Audits
Fachspezialisten
Medizinisches, juristisches, finanzielles und sprachliches Fachwissen, wo die Labels es brauchen
Machine-Learning-Ingenieure
Pipelines für Vorab-Labeling, Active Learning und Export
Labels, mit denen man trainieren kann
Jedes Projekt beginnt mit einer schriftlichen Labeling-Richtlinie und einem Pilot-Batch, der gelabelt, geprüft und an Ihren eigenen Erwartungen gemessen wird. Genauigkeitsziel, Prüfquote und Wochenvolumen werden anhand des Piloten vereinbart, bevor das Team wächst, und jeder Grenzfall, auf den die Annotatoren stoßen, wird einmal geklärt und in die Richtlinie aufgenommen.
Ihre Daten bleiben unter Ihrer Kontrolle: Annotatoren arbeiten in Ihrem Labeling-Tool oder einem in Ihrem Cloud-Konto eingerichteten, über namentliche Konten, deren Zugriff nach Ende der Arbeit entfernt wird, nie an auf private Geräte kopierten Dateien. Personenbezogene Daten, die die Labels nicht brauchen, werden vor Beginn des Labelings unkenntlich gemacht oder entfernt.
Weitere Daten- und KI-Leistungen von uns
KI und Machine Learning
Services für die Entwicklung von KI und Machine Learning: Prognosen, Betrugserkennung, Empfehlungssysteme, Computer Vision, NLP und Spracherkennung sowie MLOps, mit dedizierten Machine-Learning-Engineers oder Projektlieferung.
Data Engineering
Services für Data Engineering: ETL-Pipelines, Spark, dbt und Streaming, Data Warehouses und Lakehouses auf Snowflake, Databricks, BigQuery, Redshift und Microsoft Fabric, mit dedizierten Data Engineers oder Projektlieferung.
Datenanalyse und Power BI
Services für Datenanalyse und Power BI: Dashboards in Power BI, Tableau und Looker, Produktanalytik, A/B-Tests, Finanz- und Marketing-Reporting, mit dedizierten Datenanalysten und BI-Entwicklern oder Projektlieferung.
Datenbankentwicklung
Services für Datenbankentwicklung und -administration: Schema-Design, Query-Tuning, Migrationen und Backups auf SQL Server, PostgreSQL, MySQL, Oracle und MongoDB, mit dedizierten Datenbankentwicklern und DBAs oder Projektlieferung.
Entwicklung von Computer Vision
Services für die Entwicklung von Computer Vision: Objekterkennung, visuelle Inspektion, OCR, Videoanalyse, medizinische Bildgebung und Modelle auf Edge-Geräten, mit dedizierten Computer-Vision-Engineers oder Projektlieferung.
MLOps
Services und Beratung für MLOps: ML-Plattformen, CI/CD für Modelle, Model Registries, Serving und Autoskalierung, GPU-Infrastruktur, Drift-Monitoring und LLMOps, mit dedizierten MLOps-Engineers oder Projektlieferung.
Databricks-Entwicklung
Databricks-Entwicklung und -Beratung: Lakehouse-Einrichtung, Lakeflow-Pipelines, Unity Catalog, Migrationen, AI/BI, Machine Learning und Kostenkontrolle, mit dedizierten Databricks-Engineers oder Projektlieferung.
Snowflake-Entwicklung
Snowflake-Entwicklung und -Beratung: Warehouse-Design, Datenaufnahme mit Snowpipe und Openflow, dbt, Migrationen, Cortex AI, Sicherheit und Kostenkontrolle, mit dedizierten Snowflake-Entwicklern oder Projektlieferung.
Kafka und Event Streaming
Apache-Kafka-Entwicklung und -Beratung: ereignisgesteuerte Architektur, Kafka Connect und Debezium, Flink und Kafka Streams, Confluent Cloud, MSK und Event Hubs, mit dedizierten Kafka-Engineers oder Projektlieferung.
Workflow-Automatisierung
Services für Workflow- und KI-Automatisierung: Flows in n8n, Make, Zapier und Power Automate, KI-Agenten in Workflows, Automatisierungen für CRM, Finanzen und Dokumente, mit dedizierten Automatisierungsentwicklern oder Projektlieferung.
Fragen zur Datenannotation
In welchen Branchen arbeiten Ihre Daten-Annotatoren?
KI-Unternehmen und Modellentwickler, für Trainings-, Präferenz- und Evaluierungsdaten; Automotive und Robotik, für Datensätze aus Kamera, LiDAR und Sensorfusion; Healthcare, für unter klinischer Prüfung gelabelte medizinische Bilder; E-Commerce und Handel, für Produktattribute, Kategorien und Suchrelevanz; Fintech und Versicherung, für Dokumente und Transaktionen; Landwirtschaft und Fertigung, für Bilder von Pflanzen, Feldern und Defekten; und Werbung und Marketing-Technologie, für die Klassifikation von Inhalten.
Wie messen Sie die Qualität der Annotation?
Mit Zahlen, die sich prüfen lassen. In jedem Batch sind Gold-Elemente mit bekannten Antworten versteckt, ein Teil der Arbeit jedes Annotators wird geprüft, die Übereinstimmung zwischen Annotatoren wird an überlappenden Elementen gemessen, und jede Lieferung enthält die Genauigkeit pro Label und eine Liste der vorgenommenen Änderungen an den Richtlinien.
Mit welchen Annotations-Tools und Formaten arbeiten Sie?
CVAT, Label Studio, Encord, SuperAnnotate, Roboflow und Segments.ai oder Ihr eigenes internes Tool. Labels werden in COCO, YOLO, Pascal VOC, KITTI oder JSONL geliefert oder in jedem Schema, das Ihre Trainings-Pipeline erwartet.
Wie schnell können Daten-Annotatoren starten?
Steht für die Position Daten-Annotator eine passende Person zur Verfügung, hängt der Start nur von Ihrem Interview sowie von NDA und IP-Übertragung ab. Andernfalls starten wir eine Suche, die typischerweise innerhalb von zwei bis drei Wochen Kandidatenprofile liefert, und niemand beginnt, bevor Sie zugestimmt haben.
Wie stellen wir Daten-Annotatoren über BigTree108 ein?
Nennen Sie uns die Aufgabe, die Seniorität und die benötigten Stunden. Wir schlagen ein oder zwei Personen mit ihren Profilen vor, Sie führen die Interviews so, wie Sie Ihre eigene Neueinstellung interviewen würden, unterzeichnen einen Vertrag mit BIG TREE 108 LLC und erhalten eine Rechnung im Monat.
Wem gehören die Arbeitsergebnisse?
Sie. Jeder Spezialist hat einen unterzeichneten Vertrag mit BigTree108, der alle Arbeitsergebnisse dem Unternehmen überträgt, und unser Vertrag mit Ihnen überträgt sie an Sie weiter. Code, Designs und Dokumente werden in Ihre eigenen Repositories und Tools geliefert und nicht dort aufbewahrt, wo nur wir sie ändern können.
Haben Sie Daten, die Labels brauchen?
Sagen Sie uns den Datentyp, das Volumen, die Labels, die Sie brauchen, und die Genauigkeit, die Sie erwarten. Sie erhalten innerhalb eines Werktags eine Antwort: einen Plan für einen Pilot-Batch, einen ersten Entwurf der Labeling-Richtlinie oder Kandidatenprofile.