ANVENDELSE AF AI I REGERINGEN
TRANSCRIPTION AUDIO OG HÅNDSKRIFT
Sprogeksperter oversætter tekstdokumenter og lydklip, herunder domænespecifikt materiale såsom indtjeningsopkald fra finanssektoren eller lægeordinationer til medicinsk kunstig intelligens. For at drive NLP-applikationer til AI i regeringen er enhedsgenkendelse baseret på kategorier.
BETALT ENTITETS REGNOTION
Labelify gør det muligt for dataforskere at udtrække og klassificere relevante navngivne enheder fra en række forskellige tekstkilder. Det tilpassede værktøj til denne opgave strømliner ekstraktionsprocessen. Følelsesanalyse af tekstdata for AI i regeringsapplikationer
ANALYSE AF FØLELSER
Domæneeksperter undersøger et stort antal dokumenter for at foretage følelsesmæssige vurderinger. De bruger tre-vejs klassifikationer: neutral, negativ og positiv. Mange job kræver en høj grad af følelse.
Salience-analyse bruges til at identificere svar og foretage vurderinger for AI i regeringsapplikationer
SALIENCE ANALYSE
Det kan være en stor forskel at udløse den rigtige respons ved at identificere de vigtigste elementer i en tekst. Teams mærke enheder vurderede subjektivt deres fremtræden ved hjælp af enkelte eller flere domme.
KEYPOINT ANNOTNING
Teametiketter skitserer former og objekter ved at forbinde punkter mellem billeder. Denne annotationstype kan registrere kropstræk og kan omfatte ansigtsudtryk.
Til AI- og regeringsapplikationer bruges lyd- og håndskriftstransskription til at transskribere tekstdokumenter og lydklip.
SEMANTISK SEGMENTERING
Et foto kan opdeles i komponenter af Labelify-teamet og kommenteres af CV-eksperterne. Dette giver dem mulighed for at identificere ønskede objekter på pixelniveau.
Geospatiale applikationer bruger punktannotering til at lokalisere et objekt og dets komponenter i et billede.
POLYGON ANNOTNING
Ekspertannotatorer placerer punkter ved hvert hjørne af målobjektet. Ved at kommentere objekter med polygoner kan alle kanter markeres, uanset deres form.
For kunstig intelligens i regeringsapplikationer bruges semantisk segmentering til at detektere ønskede objekter i et billede på pixelniveau.
AFGRÆNNINGSKASSE
Labelify CV-eksperterne bruger rektangulære boksannotationer til at illustrere objekter og træne information, som gør det muligt for algoritmer at lokalisere og identificere objekter under ML-processer.
Annotationspolygon til flydetektering i lufthavne, AI i regeringsapplikationer
Hvordan det virker
Enkel og hurtig
1. Tal med os
Tal med vores team om dine data og enhver tilpasning, du måtte have brug for i dit træningsdatasæt
2. Gratis demo & PoC
En gratis demo vil blive givet, og vi vil sammensætte et Proof of Concept (PoC) for at afklare eventuelle uklarheder eller usikkerheder omkring projektet
3. Start
En dedikeret Labelify Manager forbereder tidslinjen og opsætter projektteamet ved at vælge ekspertannotatorer, der har arbejdet på lignende projekter før
4. Udfør
Mikroopgaver distribueres til en fuldt styret arbejdsstyrke under vejledning af Labelify Project Manager
5. Levering
Annoterede data leveres til klienten efter at have gennemført en kvalitetskontrolproces på tre niveauer
Hvorfor vælge Labelify?
Vælg en bedre partner
Vores specialist vil guide dig gennem nøglefunktioner i vores servicetilbud, der er relevante for din virksomhed.