政府における AI の活用
キーポイントの注釈
チームは、画像間の点を接続することによって、図形やオブジェクトの輪郭をラベル付けします。この注釈タイプは身体の特徴を検出でき、顔の表情が含まれる場合があります。
AI および政府アプリケーションの場合、音声と手書きの文字起こしは、テキスト ドキュメントと音声クリップの文字起こしに使用されます。
セマンティックセグメンテーション
写真は、Labelify チームによってコンポーネントに分割され、履歴書の専門家によって注釈が付けられます。これにより、目的のオブジェクトをピクセル レベルで識別できるようになります。
地理空間アプリケーションは、ポイント アノテーションを使用して、画像内のオブジェクトとそのコンポーネントの位置を特定します。
ポリゴンの注釈
専門のアノテーターは、画像内のターゲット オブジェクトの各頂点に点を配置します。オブジェクトにポリゴンを使用して注釈を付けると、その形状に関係なく、すべてのエッジをマークできます。
政府アプリケーションの AI では、セマンティック セグメンテーションを使用して、画像内の目的のオブジェクトをピクセル レベルで検出します。
境界ボックス
Labelify CV の専門家は、長方形のボックスの注釈を使用してオブジェクトを示し、情報をトレーニングします。これにより、アルゴリズムが ML プロセス中にオブジェクトを見つけて識別できるようになります。
空港での航空機検出用の注釈ポリゴン、政府アプリケーションの AI
音声の文字起こしと手書き
言語の専門家は、金融部門からの決算報告や医療用人工知能のための医師の処方箋など、分野固有の資料を含むテキスト文書と音声クリップを翻訳します。政府機関の AI 向け NLP アプリケーションを強化するために、エンティティ認識はカテゴリに基づいています。
指定エンティティの認識
Labelify を使用すると、データ サイエンティストはさまざまなテキスト ソースから関連する名前付きエンティティを抽出して分類できます。このタスク用のカスタム ツールにより、抽出プロセスが合理化されます。政府アプリケーションにおける AI 用のテキストデータのセンチメント分析
感情分析
ドメインの専門家は、センチメントを判断するために大量のドキュメントを調査します。彼らは、中立、否定的、肯定的な 3 方向の分類を使用します。多くの仕事では高度な感情が必要とされます。
顕著性分析は、政府アプリケーションにおける AI の応答を特定し判断するために使用されます
顕著性分析
テキスト内の最も重要な要素を特定することで、適切な応答を引き起こすことができるかどうかで大きな違いが生じる可能性があります。チームは、単一または複数の判断を使用して、エンティティの顕著性を主観的に評価します。
使い方
シンプルかつ高速
1. ご相談ください
データやトレーニング データセットに必要なカスタマイズについては、当社のチームにご相談ください。
2. 無料デモとPoC
無料のデモが提供され、プロジェクトに関する曖昧さや不確実性を明確にするために概念実証 (PoC) を作成します。
3. 起動
専任の Labelify マネージャーがタイムラインを準備し、以前に同様のプロジェクトに取り組んだ経験のある専門アノテーターを選択してプロジェクト チームをセットアップします。
4. 実行
マイクロタスクは、Labelify プロジェクト マネージャーの指導の下、完全に管理された従業員に分散されます。
5. 配送
注釈付きデータは、3 段階の品質チェック プロセスを完了した後、クライアントに配信されます。
政府向けのソリューション
コンピュータビジョン
Labelify の専門の画像およびビデオのラベル付けチームは、さまざまなコンピューター ビジョン タスクを実行して、自律的で地理空間に重点を置いたアプリケーションの展開をサポートします。
自然言語処理
ドメイン固有の語彙の訓練を受けたチームは、膨大な政府の記録とデータセットからインテリジェンスを抽出してプロセスの自動化を可能にする言語プロジェクトに取り組んでいます。
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