본문으로 건너뛰기
BigTree108

AI 데이터 어노테이션 및 라벨링 서비스

AI 데이터 어노테이션 및 라벨링 서비스: 이미지와 영상 어노테이션, 텍스트와 문서 라벨링, 오디오 전사, LiDAR와 3D 포인트 클라우드 라벨링, 언어 모델을 위한 RLHF, 선호도, 평가 데이터를 제공하며, 모든 배치에 품질 관리를 적용합니다. 귀사 도구에서 일하는 전담 어노테이션 팀 또는 합의한 정확도로 납품하는 라벨링 프로젝트 중에서 선택하실 수 있습니다.

맡고 있는 어노테이션 및 라벨링 업무

  • 이미지 어노테이션

    탐지, 세그멘테이션, 포즈 모델을 위한 바운딩 박스, 폴리곤, 키포인트, 픽셀 마스크를 CVAT, Label Studio, Encord, SuperAnnotate 또는 Roboflow에서 작성하며, SAM 3나 귀사의 기존 모델이 이미지를 미리 라벨링해 어노테이터가 처음부터 그리지 않고 수정하도록 합니다.

  • 영상 어노테이션과 객체 추적

    프레임 전반에서 안정적인 ID로 객체를 따라가고, 키프레임을 보간해 수정하며, 행동과 이벤트에 시작 및 종료 시간을 표시합니다. 추적, 활동 인식, 영상 이해 모델에 쓰입니다.

  • 텍스트와 문서 라벨링

    텍스트의 개체, 의도, 감정, 카테고리, 관계와, 청구서, 계약서, 양식의 필드, 표, 레이아웃 영역을 영어, 우크라이나어, 기타 언어로 라벨링하고, JSONL 또는 귀사의 학습 코드가 읽는 형식으로 내보냅니다.

  • 오디오 전사와 음성 라벨링

    음성 인식, 음성 어시스턴트, 통화 분석을 위한 타임스탬프, 화자 교대, 소음 및 언어 태그가 있는 원문 그대로의 전사본과 의도 및 감정 라벨이며, 두 번째 청취자가 모든 배치의 표본을 점검합니다.

  • RLHF와 선호도 데이터

    귀사 제품의 실제 작업을 포괄하도록 작성한 프롬프트, 지도 파인튜닝을 위한 이상적인 답변, 인간 피드백 강화학습을 위한 쌍별 선호도와 순위, 평가 기준 점수를 귀사의 지침으로 교육받은 검수자가 제공합니다.

  • 평가 세트와 레드 티밍

    골든 질문 및 답변 세트, 등급을 매긴 모델 출력, 단계별로 검토한 에이전트 트레이스, 탈옥, 프롬프트 인젝션, 유해한 답변을 시험하는 적대적 프롬프트를 제공하므로, 모델이나 프롬프트를 바꿀 때마다 릴리스 전에 점수를 매깁니다.

  • LiDAR 및 센서 퓨전 라벨링

    LiDAR 스윕에 걸친 3D 큐보이드, 포인트 클라우드 세그멘테이션, 트랙을 대응하는 카메라 프레임에 연결해 자동차, 로보틱스, 지도 데이터셋용으로 Segments.ai, CVAT, Encord 또는 귀사의 자체 도구에서 라벨링합니다.

  • 모델 보조 라벨링과 능동 학습

    파운데이션 모델과 귀사 자체 모델의 사전 라벨, 가장 불확실한 항목을 먼저 사람에게 보내는 능동 학습, 수동 내보내기 없이 귀사의 스토리지, 라벨링 도구, 학습 사이에서 데이터를 옮기는 파이프라인입니다.

  • 품질 관리와 골드 세트

    모든 배치에 숨겨진 골드 항목을 넣고, 어노테이터 간 일치도를 Cohen의 카파 또는 중첩 점수로 측정하며, 검수자가 어노테이터별로 작업을 표본 점검하고, 배치와 라벨별 정확도를 보고하며, 반복되는 오류는 지침 업데이트로 반영합니다.

데이터 어노테이터 채용

  • 전담 데이터 어노테이터

    귀사 팀에 풀타임으로 합류해 귀사의 도구와 프로세스로 일하고 귀사의 리드에게 보고하는 데이터 어노테이터 인력입니다. 면접은 귀사가 진행하고, 우크라이나 현지 계약, 급여, 청구, 휴가는 당사가 맡습니다.

  • 데이터 어노테이션 프로젝트

    범위와 확정된 계획이 있는 데이터 어노테이션 업무입니다. 당사의 지정 리드가 결과에 책임을 지고 귀사의 채널에서 진행 상황을 보고합니다.

  • 지속적인 데이터 어노테이션

    지속적으로 제공하는 데이터 어노테이션 서비스입니다. 매달 같은 인력이 투입되고, 우선순위를 정하는 백로그를 운영하며, 투입 시간은 당사 포털과 인보이스에서 확인하실 수 있습니다.

전담 개발팀 페이지는 전문가가 귀사 팀에 합류하는 방식을 설명하고, 외주 개발 페이지는 프로젝트 납품, 인수, 비용 청구 방식을 다룹니다.

데이터 어노테이션 업무를 맡는 사람들

  • 데이터 라벨러

    귀사 도구에서 서면 지침에 따른 라벨링

  • 어노테이션 팀 리더

    지침, 처리량, 어노테이터에 대한 피드백

  • 품질 검수자

    골드 세트, 일치도 점검, 배치 감사

  • 도메인 전문가

    라벨에 필요한 의료, 법률, 금융, 언어 전문성

  • 머신러닝 엔지니어

    사전 라벨링, 능동 학습, 내보내기 파이프라인

학습에 쓸 수 있는 라벨

모든 프로젝트는 서면 라벨링 지침과 시범 배치로 시작합니다. 시범 배치는 라벨링하고, 검수하고, 귀사의 기대에 비추어 측정합니다. 정확도 목표, 검수 비율, 주간 물량은 팀을 확대하기 전에 시범 결과를 바탕으로 합의하고, 어노테이터가 만나는 예외 사례는 한 번 정리해 지침에 추가합니다.

데이터는 귀사의 통제 아래 있습니다. 어노테이터는 귀사의 라벨링 도구 또는 귀사의 클라우드 계정에 설정한 도구에서 작업이 끝나면 접근 권한이 제거되는 지정 계정으로 일하며, 개인 디바이스로 복사한 파일에서는 작업하지 않습니다. 라벨에 필요하지 않은 개인정보는 라벨링을 시작하기 전에 흐리게 처리하거나 제거합니다.

제공하는 다른 데이터 및 AI 서비스

데이터 및 AI 개요

데이터 어노테이션 관련 질문

데이터 어노테이터는 어떤 업종에서 일합니까?

학습, 선호도, 평가 데이터를 위한 AI 기업과 모델 개발사입니다. 카메라, LiDAR, 센서 퓨전 데이터셋을 위한 자동차와 로보틱스, 임상 검수 아래 라벨링하는 의료 영상을 위한 헬스케어, 상품 속성, 카테고리, 검색 연관성을 위한 이커머스와 리테일, 문서와 거래를 위한 핀테크와 보험, 작물, 농지, 결함 이미지를 위한 농업과 제조, 콘텐츠 분류를 위한 광고 및 마케팅 기술도 있습니다.

어노테이션 품질은 어떻게 측정합니까?

확인할 수 있는 수치로 측정합니다. 정답이 알려진 골드 항목을 모든 배치에 숨겨 두고, 어노테이터별 작업의 일부를 검수하며, 겹치는 항목에서 어노테이터 간 일치도를 측정하고, 납품할 때마다 라벨별 정확도와 변경한 지침 목록을 함께 드립니다.

어떤 어노테이션 도구와 형식을 다룹니까?

CVAT, Label Studio, Encord, SuperAnnotate, Roboflow, Segments.ai, 또는 귀사 자체 도구를 씁니다. 라벨은 COCO, YOLO, Pascal VOC, KITTI, JSONL 또는 귀사의 학습 파이프라인이 기대하는 스키마로 납품합니다.

데이터 어노테이터 투입까지 얼마나 걸립니까?

적합한 데이터 어노테이터 인력이 있으면 귀사의 면접, NDA, 지식재산권 양도 절차만 거치면 바로 시작할 수 있습니다. 그렇지 않으면 인재를 탐색하며, 보통 2~3주 안에 후보자 프로필을 전달합니다. 귀사가 승인하기 전에는 누구도 업무를 시작하지 않습니다.

데이터 어노테이터 채용은 BigTree108을 통해 어떻게 진행합니까?

필요한 업무, 경력 수준, 근무 시간을 알려 주십시오. 당사가 한두 명의 프로필을 제안하면, 귀사는 직접 채용하는 인력과 같은 방식으로 면접을 진행하고, BIG TREE 108 LLC와 하나의 계약을 체결하여 월 1회 하나의 인보이스를 받습니다.

전문가가 만든 결과물의 소유권은 누구에게 있습니까?

귀사에 있습니다. 모든 전문가는 당사와 서명한 계약으로 모든 작업 결과물을 회사에 귀속시키고, 귀사와의 계약으로 이것이 다시 귀사에 귀속됩니다. 코드, 디자인, 문서는 당사만 수정할 수 있는 곳이 아니라 귀사의 저장소와 도구에 직접 전달합니다.

라벨이 필요한 데이터가 있으십니까?

데이터 유형, 물량, 필요한 라벨, 기대하는 정확도를 알려 주십시오. 1영업일 이내에 시범 배치 계획, 라벨링 지침 초안, 또는 후보자 프로필을 보내 드립니다.

이메일 hello@bigtree108.com응답 방식