Einsatz von KI in der Regierung
TRANSKRIPTION, AUDIO UND HANDSCHRIFT
Sprachexperten übersetzen Textdokumente und Audioclips, darunter auch domänenspezifisches Material wie Verdienstauskünfte aus dem Finanzsektor oder Arztrezepte für medizinische künstliche Intelligenz. Um NLP-Anwendungen für KI in der Regierung voranzutreiben, basiert die Entitätserkennung auf Kategorien.
REGNOTION DER NAMENSENTITÄT
Mit Labelify können Datenwissenschaftler relevante benannte Entitäten aus einer Vielzahl von Textquellen extrahieren und klassifizieren. Die benutzerdefinierten Werkzeuge für diese Aufgabe optimieren den Extraktionsprozess. Stimmungsanalyse von Textdaten für KI in Regierungsanwendungen
STIMMUNGSANALYSE
Domänenexperten untersuchen eine große Anzahl von Dokumenten, um Stimmungsurteile zu fällen. Sie verwenden drei Klassifizierungen: neutral, negativ und positiv. Viele Jobs erfordern ein hohes Maß an Gefühl.
Die Salience-Analyse wird verwendet, um Reaktionen zu identifizieren und Entscheidungen für KI in Regierungsanwendungen zu treffen
SALIENCE-ANALYSE
Es kann einen großen Unterschied machen, die richtige Reaktion auszulösen, indem man die wichtigsten Elemente in einem Text identifiziert. Teams bewerten Entitäten anhand einzelner oder mehrerer Beurteilungen subjektiv anhand ihrer Bedeutung.
KEYPOINT-ANMERKUNG
Das Team beschriftet Umrisse von Formen und Objekten, indem es Punkte zwischen Bildern verbindet. Dieser Annotationstyp kann Körpermerkmale erkennen und möglicherweise Gesichtsausdrücke enthalten.
Für KI- und Regierungsanwendungen wird die Transkription von Audio- und Handschriften zum Transkribieren von Textdokumenten und Audioclips verwendet.
SEMANTISCHE SEGMENTIERUNG
Ein Foto kann vom Labelify-Team in Bestandteile zerlegt und von den Lebenslauf-Experten mit Anmerkungen versehen werden. Dadurch können sie gewünschte Objekte auf Pixelebene identifizieren.
Geodatenanwendungen verwenden Punktanmerkungen, um ein Objekt und seine Komponenten in einem Bild zu lokalisieren.
POLYGON-ANMERKUNG
Experten-Annotatoren platzieren Punkte an jedem Scheitelpunkt des Zielobjekts. Durch das Kommentieren von Objekten mit Polygonen können alle Kanten unabhängig von ihrer Form markiert werden.
Für KI in Regierungsanwendungen wird semantische Segmentierung verwendet, um gewünschte Objekte in einem Bild auf Pixelebene zu erkennen.
Begrenzungsrahmen
Die CV-Experten von labelify verwenden rechteckige Boxanmerkungen, um Objekte zu veranschaulichen und Informationen zu trainieren, die es Algorithmen ermöglichen, Objekte während ML-Prozessen zu lokalisieren und zu identifizieren.
Anmerkungspolygon zur Flugzeugerkennung auf Flughäfen, KI in Regierungsanwendungen
Wie es funktioniert
Einfach und schnell
1. Sprechen Sie mit uns
Sprechen Sie mit unserem Team über Ihre Daten und etwaige Anpassungen, die Sie in Ihrem Trainingsdatensatz benötigen
2. Kostenlose Demo und PoC
Es wird eine kostenlose Demo gegeben und wir erstellen einen Proof of Concept (PoC), um etwaige Unklarheiten oder Unsicherheiten bezüglich des Projekts zu klären
3. Starten
Ein engagierter Labelify-Manager bereitet den Zeitplan vor und stellt das Projektteam zusammen, indem er Experten-Annotatoren auswählt, die bereits an ähnlichen Projekten gearbeitet haben
4. Ausführen
Mikroaufgaben werden unter der Anleitung des Labelify-Projektmanagers an eine vollständig verwaltete Belegschaft verteilt
5. Lieferung
Die mit Anmerkungen versehenen Daten werden dem Kunden nach Abschluss eines dreistufigen Qualitätsprüfungsprozesses übermittelt
LÖSUNGEN FÜR DIE REGIERUNG
COMPUTERVISION
Die spezialisierten Bild- und Video-Labeling-Teams von Labelify führen eine Vielzahl von Computer-Vision-Aufgaben durch, um die Bereitstellung autonomer und auf Geodaten ausgerichteter Anwendungen zu unterstützen.
VERARBEITUNG NATÜRLICHER SPRACHE
Teams, die in domänenspezifischen Lexika geschult sind, arbeiten an Sprachprojekten, um Informationen aus umfangreichen Regierungsunterlagen und Datensätzen zu extrahieren und so die Automatisierung von Prozessen zu ermöglichen.
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