Naar de inhoud
BigTree108

Diensten voor data-annotatie en labeling voor AI

Diensten voor data-annotatie en labeling voor AI: annotatie van beelden en video, labeling van tekst en documenten, audiotranscriptie, labeling van LiDAR en 3D-puntenwolken, en RLHF-, voorkeurs- en evaluatiegegevens voor taalmodellen, met kwaliteitscontrole op elke batch, van een dedicated annotatieteam in uw tools of een labelingproject dat tot een afgesproken nauwkeurigheid wordt opgeleverd.

Annotatie- en labelingwerk dat wij oppakken

  • Beeldannotatie

    Bounding boxes, polygonen, keypoints en pixelmaskers voor detectie-, segmentatie- en posemodellen, getekend in CVAT, Label Studio, Encord, SuperAnnotate of Roboflow, waarbij SAM 3 of uw huidige model elke afbeelding vooraf labelt zodat annotators corrigeren en niet vanaf nul tekenen.

  • Videoannotatie en objecttracking

    Objecten gevolgd over frames heen met stabiele ID’s, keyframes geïnterpoleerd en gecorrigeerd, en acties en events gemarkeerd met begin- en eindtijden, voor tracking-, activiteitsherkennings- en videobegripsmodellen.

  • Labeling van tekst en documenten

    Entiteiten, intenties, sentiment, categorieën en relaties in tekst, en velden, tabellen en opmaakgebieden in facturen, contracten en formulieren, in het Engels, Oekraïens en andere talen, geëxporteerd als JSONL of in het formaat dat uw trainingscode leest.

  • Audiotranscriptie en spraaklabeling

    Woordelijke transcripties met tijdstempels, spreekbeurten, geluids- en taaltags, en intentie- en emotielabels voor spraakherkenning, spraakassistenten en gespreksanalyse, waarbij een tweede luisteraar een steekproef van elke batch controleert.

  • RLHF- en voorkeursgegevens

    Prompts geschreven om de echte taken van uw product te dekken, ideale antwoorden voor supervised fine-tuning, paarsgewijze voorkeuren en rangschikkingen voor reinforcement learning from human feedback, en rubricscores, van beoordelaars die op uw richtlijnen zijn getraind.

  • Evaluatiesets en red-teaming

    Golden sets met vragen en antwoorden, beoordeelde modeloutputs, agent-traces stap voor stap beoordeeld, en adversarial prompts die onderzoeken op jailbreaks, prompt-injectie en schadelijke antwoorden, zodat elke wijziging van een model of prompt vóór de release wordt gescoord.

  • Labeling van LiDAR en sensorfusie

    3D-kubussen, segmentatie van puntenwolken en tracks over LiDAR-sweeps heen, gekoppeld aan de bijbehorende cameraframes, voor datasets voor automotive, robotica en kartering, gelabeld in Segments.ai, CVAT, Encord of uw eigen tool.

  • Modelondersteunde labeling en active learning

    Voorlabels van foundation models en van uw eigen model, active learning dat de onzekerste items eerst naar mensen stuurt, en pipelines die gegevens tussen uw opslag, de labelingtool en de training verplaatsen zonder handmatige exports.

  • Kwaliteitscontrole en gold sets

    Verborgen gold-items in elke batch, overeenstemming tussen annotators gemeten met Cohens kappa of overlapscores, een beoordelaar die het werk van elke annotator steekproefsgewijs controleert, en nauwkeurigheid gerapporteerd per batch en per label, waarbij terugkerende fouten worden omgezet in updates van de richtlijn.

data-annotators inhuren

  • Dedicated data-annotators

    Data-annotators die fulltime bij uw team komen, in uw tools en volgens uw proces werken en aan uw lead rapporteren. U interviewt hen; wij dragen het Oekraïense contract, de salarisadministratie, de facturatie en het verlof.

  • Projecten voor Data-annotatie

    Een afgebakend project voor data-annotatie met een scope, een vast plan en een vaste lead aan onze kant die het resultaat bewaakt en de voortgang in uw kanalen rapporteert.

  • data-annotatie als doorlopende dienst

    Doorlopend Data-annotatie: elke maand dezelfde mensen, een backlog waarvan u de prioriteiten bepaalt, en uren die u in ons portaal en op de factuur kunt zien.

De pagina dedicated team legt uit hoe specialisten bij uw team komen, en de pagina outsourcing behandelt projectoplevering, overnames en hoe wij rekenen.

Wie zich met uw data-annotatie bezighoudt

  • Data-annotators

    Labelen volgens schriftelijke richtlijnen in uw tool

  • Teamleiders annotatie

    Richtlijnen, doorvoer en feedback aan annotators

  • Kwaliteitsbeoordelaars

    Gold sets, overeenstemmingscontroles en batchaudits

  • Domeinspecialisten

    Medische, juridische, financiële en taalkundige expertise waar de labels die nodig hebben

  • Machine-learningengineers

    Voorlabeling, active learning en exportpipelines

Labels waarop u kunt trainen

Elk project begint met een schriftelijke labelingrichtlijn en een pilotbatch, gelabeld, beoordeeld en gemeten aan uw eigen verwachtingen. Het nauwkeurigheidsdoel, het reviewpercentage en het weekvolume worden op basis van de pilot afgesproken voordat het team groeit, en elk randgeval dat de annotators tegenkomen, wordt één keer beslecht en aan de richtlijn toegevoegd.

Uw gegevens blijven onder uw controle: annotators werken in uw labelingtool of in een tool die in uw cloudaccount is ingericht, via persoonlijke accounts waarvan de toegang wordt ingetrokken wanneer het werk eindigt, nooit op bestanden die naar persoonlijke apparaten zijn gekopieerd. Persoonsgegevens die de labels niet nodig hebben, worden vervaagd of verwijderd voordat het labelen begint.

Andere data- en AI-diensten die wij leveren

Overzicht van Data en AI

Vragen over data-annotatie

In welke sectoren werken uw data-annotators?

AI-bedrijven en modelontwikkelaars, voor trainings-, voorkeurs- en evaluatiegegevens; automotive en robotica, voor datasets met camera-, LiDAR- en sensorfusiegegevens; de zorg, voor medische beelden die onder klinische review zijn gelabeld; e-commerce en retail, voor productattributen, categorieën en zoekrelevantie; fintech en verzekeringen, voor documenten en transacties; landbouw en productie, voor beelden van gewassen, velden en defecten; en advertentie- en martech, voor contentclassificatie.

Hoe meet u de kwaliteit van annotatie?

Met cijfers die u kunt controleren. In elke batch zitten verborgen gold-items met bekende antwoorden, een deel van het werk van elke annotator wordt beoordeeld, de overeenstemming tussen annotators wordt gemeten op overlappende items, en bij elke oplevering hoort de nauwkeurigheid per label en een lijst van de doorgevoerde wijzigingen in de richtlijn.

Met welke annotatietools en -formaten werkt u?

CVAT, Label Studio, Encord, SuperAnnotate, Roboflow en Segments.ai, of uw eigen interne tool. Labels worden geleverd in COCO, YOLO, Pascal VOC, KITTI of JSONL, of in welk schema uw trainingspipeline ook verwacht.

Hoe snel kunnen data-annotators beginnen?

Als de juiste data-annotator beschikbaar is, hangt de start alleen af van uw interview en de NDA en IP-overdracht. Anders voeren wij een zoektocht uit, die doorgaans binnen twee tot drie weken kandidaatprofielen oplevert, en niemand begint voordat u ja hebt gezegd.

Hoe huren we data-annotators in via BigTree108?

Vertel ons over het werk, het senioriteitsniveau en de uren die u nodig hebt. Wij stellen een of twee mensen voor met hun profielen, u interviewt hen zoals u uw eigen medewerker zou interviewen, en u tekent één overeenkomst met BIG TREE 108 LLC en ontvangt één factuur per maand.

Wie is eigenaar van het werk dat zij opleveren?

U. Elke specialist heeft een getekend contract met BigTree108 dat alle werkresultaten aan het bedrijf toewijst, en onze overeenkomst met u draagt ze verder aan u over. Code, ontwerpen en documenten worden geleverd in uw eigen repositories en tools, en niet bewaard op een plek waar alleen wij ze kunnen wijzigen.

Heeft u gegevens die labels nodig hebben?

Vertel ons het gegevenstype, het volume, de labels die u nodig heeft en de nauwkeurigheid die u verwacht. U krijgt binnen één werkdag antwoord: een plan voor een pilotbatch, een eerste concept van de labelingrichtlijn, of kandidaatprofielen.

E-mail hello@bigtree108.comHoe wij reageren