UTILIZZO DELL'AI NEL GOVERNO
ANNOTAZIONE PUNTO CHIAVE
Le etichette del team delineano forme e oggetti collegando punti tra le immagini. Questo tipo di annotazione può rilevare le caratteristiche del corpo e può includere le espressioni facciali.
Per le applicazioni AI e governative, la trascrizione audio e della scrittura a mano viene utilizzata per trascrivere documenti di testo e clip audio.
SEGMENTAZIONE SEMANTICA
Una foto può essere suddivisa in componenti dal team di Labelify e annotata dagli esperti di CV. Ciò consente loro di identificare gli oggetti desiderati a livello di pixel.
Le applicazioni geospaziali utilizzano l'annotazione punto per individuare un oggetto e i suoi componenti in un'immagine.
ANNOTAZIONE POLIGONALE
Gli annotatori esperti posizionano punti su ciascun vertice dell'oggetto di destinazione in un'immagine. L'annotazione di oggetti con poligoni consente di contrassegnare tutti i bordi, indipendentemente dalla loro forma.
Per l'intelligenza artificiale nelle applicazioni governative, la segmentazione semantica viene utilizzata per rilevare gli oggetti desiderati in un'immagine a livello di pixel.
SCATOLE DI LIMITAZIONE
Gli esperti di labelify CV utilizzano annotazioni di riquadri rettangolari per illustrare oggetti e addestrare informazioni, che consentono agli algoritmi di individuare e identificare oggetti durante i processi ML.
Poligono di annotazione per il rilevamento di aeromobili negli aeroporti, AI nelle applicazioni governative
TRASCRIZIONE AUDIO E SCRITTURA
Esperti linguistici traducono documenti di testo e clip audio, incluso materiale specifico del dominio come chiamate di guadagni dal settore finanziario o prescrizioni mediche per l'intelligenza artificiale medica. Per alimentare le applicazioni NLP per l'intelligenza artificiale nel governo, il riconoscimento delle entità si basa su categorie.
ENTITÀ DENOMINATA REGNOTION
Labelify consente ai data scientist di estrarre e classificare entità denominate pertinenti da una varietà di fonti di testo. Gli strumenti personalizzati per questa attività semplificano il processo di estrazione. Analisi del sentiment dei dati di testo per l'intelligenza artificiale nelle applicazioni governative
ANALISI DEL SENTIMENT
Gli esperti di dominio esaminano un gran numero di documenti per formulare giudizi sul sentiment. Usano classificazioni a tre vie: neutrale, negativo e positivo. Molti lavori richiedono un alto livello di sentimento.
L'analisi della salienza viene utilizzata per identificare le risposte e formulare giudizi per l'IA nelle applicazioni governative
ANALISI DELLA SALIENZA
Può essere una grande differenza innescare la risposta giusta identificando gli elementi più importanti in un testo. I team etichettano le entità valutando soggettivamente la loro salienza utilizzando giudizi singoli o multipli.
Come funziona
Semplice e Veloce
1. Parla con noi
Parla con il nostro team dei tuoi dati e di qualsiasi personalizzazione che potresti richiedere nel tuo set di dati di addestramento
2. Demo gratuita e PoC
Verrà fornita una demo gratuita e comporremo un Proof of Concept (PoC) per chiarire eventuali ambiguità o incertezze sul progetto
3. Avvia
Un Labelify Manager dedicato prepara la sequenza temporale e imposta il team di progetto selezionando annotatori esperti che hanno già lavorato a progetti simili
4. Eseguire
I microtask vengono distribuiti a una forza lavoro completamente gestita sotto la guida del Project Manager di Labelify
5. Consegna
I dati annotati vengono consegnati al cliente dopo aver completato un processo di controllo della qualità a tre livelli
Perché scegliere Labelify?
Scegli un compagno migliore
Il nostro specialista ti guiderà attraverso le caratteristiche chiave della nostra offerta di servizi che sono rilevanti per la tua attività.
Pronto per iniziare? Noi siamo.
Modelli linguistici di grandi dimensioni | Visione computerizzata | Annotazioni sulle immagini | IA aziendale | Riconoscimento di modelli
IA generativa | MLOps | Reti neurali ricorrenti | Scatole di delimitazione | Intersezione sull'unione | YOLO
GPT4Turbo | Apprendimento semi-supervisionato | Apprendimento attivo | PNL 101 | Apprendimento con pochi colpi