People For AI
Übersicht von People For AI
Was ist People For AI?
People For AI ist ein Unternehmen für Datenbeschriftung, das hochwertige Trainingsdaten für KI- und Machine-Learning-Projekte bereitstellt. Sie bieten professionelle Datenbeschriftungsdienste an, damit Sie sich auf Ihre Algorithmen konzentrieren können, während sie den komplexen Prozess der Annotation Ihrer Datensätze übernehmen.
Hauptmerkmale:
- Experten für Datenbeschriftung: Sie sind auf komplexe Bild- und Textbeschriftungsprojekte spezialisiert und bearbeiten Tausende von Annotationsaufgaben pro Woche.
- Qualitätsfokus: Sie legen Wert auf Qualität, indem sie für jedes Projekt den besten Prozess, das beste Tool und das beste Team auswählen.
- Benutzerdefinierte Strategien: People For AI kann Ihnen mit seinen Experten helfen, die richtige Datenannotations- oder Tagging-Strategie zu definieren.
- Kein Crowdsourcing: Sie arbeiten nur mit internen Beschriftern zusammen, um erstklassige beschriftete Daten und ein höheres Sicherheitsniveau zu gewährleisten.
- Langfristige Beschrifter: Sie stellen Beschrifter mit langfristigen Verträgen ein, um komplexe, langfristige Projekte zu verwalten und eine effektive Schulung zu gewährleisten.
- Transparente Kommunikation: Sie stellen regelmäßig Kennzahlen und Fortschrittsstatus-Updates bereit.
Wie verwende ich People For AI?
- Kontaktieren Sie sie: Wenden Sie sich mit Details zu Ihrem Machine-Learning-Projekt an People For AI.
- Besprechen Sie Ihre Bedürfnisse: Sprechen Sie mit ihren Experten, um die richtige Datenannotationsstrategie zu definieren.
- Sie übernehmen die Beschriftung: Sie verwenden ihr internes Team und ihre Expertise, um Ihre Daten zu beschriften.
- Erhalten Sie hochwertige Trainingsdaten: Erhalten Sie einen hochwertigen, beschrifteten Datensatz, um Ihre KI-Modelle zu trainieren.
Warum ist People For AI wichtig?
Qualitativ hochwertige Trainingsdaten sind für den Erfolg von KI- und Machine-Learning-Projekten unerlässlich. People For AI stellt sicher, dass Sie genaue und zuverlässige Daten erhalten, sodass Sie Folgendes können:
- KI-Projekte schneller bereitstellen: Mit hochwertigen Trainingsdaten können Sie die Entwicklung und Bereitstellung Ihrer KI-Modelle beschleunigen.
- Modellleistung verbessern: Genaue Daten führen zu einer besseren Modellleistung und zuverlässigeren Ergebnissen.
- Zeit und Ressourcen sparen: Indem Sie die Datenbeschriftung an Experten auslagern, können Sie sich auf Ihre Kernkompetenzen konzentrieren und wertvolle Zeit und Ressourcen sparen.
Wo kann ich People For AI verwenden?
Sie können die Dienste von People For AI für eine Vielzahl von Anwendungen nutzen, darunter:
- Mikroskopie: Beschriftung von Mineral- und biologischen Daten auf Mikroskopbildern.
- Autonome Autos: Klassifizierung von Personen, Verkehrszeichen, Segmentierung usw.
- Infrastruktur: Identifizierung von Defekten an Eisenbahnen und Energienetzen.
- Lebensmittel & Einzelhandel: Identifizierung von Lebensmitteln, Einzelhandelsprodukten und präzise Segmentierung.
Was ist der beste Weg, um Ihr KI-Modell zu verbessern?
Qualitativ hochwertigere beschriftete Daten von Experten zu erhalten, ist der beste Weg, um Ihr KI-Modell zu verbessern. People For AI bietet die Datenannotations- und Tagging-Dienste, die zum Erstellen besserer Modelle erforderlich sind. Sie verwenden hochqualifizierte Beschrifter mit Fachkenntnissen, um sicherzustellen, dass Daten korrekt annotiert werden. Das Unternehmen integriert auch Tools wie Begrenzungsrahmenannotationen, Bildsegmentierung und Keypoint-Annotationen.
Beste Alternativwerkzeuge zu "People For AI"
Huaweis Open-Source-KI-Framework MindSpore. Automatische Differenzierung und Parallelisierung, ein Training, Multi-Szenario-Bereitstellung. Deep-Learning-Trainings- und Inferenz-Framework, das alle Szenarien der End-Side-Cloud unterstützt und hauptsächlich in den Bereichen Computer Vision, Natural Language Processing und anderen KI-Bereichen für Data Scientists, Algorithmusingenieure und andere Personen verwendet wird.
Infer ermöglicht es Teams von RevOps und GTM, maßgeschneiderte Machine-Learning-Modelle zu erstellen, wobei unübersichtliche Datenquellen in vorhersehende Erkenntnisse zu Abwanderung, Leads, Prognosen und mehr umgewandelt werden – all diese werden in ihrem CRM, Werbeplattform oder Data-Warehouse synchronisiert.
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