Услуги краудсорсинга для ML/AI моделей

Главная страница Сбор данных Краудсорсинг

Краудсорсинг

Мы осуществляем сбор данных с помощью широкой сети исполнителей для различных задач в области искусственного интеллекта и машинного обучения, где необходимо большое количество разнообразных данных

Оставить заявку

Сбор данных

Речевая биометрия

Голосовые записи разных людей для создания базы данных для распознавания голоса, включая разнообразные языки, акценты и интонации

Нестадартная биометрия

Фотографии людей с различными внешними особенностями (лысина, косметика, борода) для улучшения точности распознавания лиц в разных условиях

Изображения

Широкий спектр изображений, включающих различные объекты, сцены и ситуации, для улучшения алгоритмов компьютерного зрения

Видео

Видео с различными объектами в разных условиях освещения и окружения для лучшего понимания и интерпретации визуальных данных алгоритмами

Аудио

Аудиоданные, включая речь, музыку и окружающие шумы, с целью обучения алгоритмов распознавания и анализа звука и улучшения точности обработки аудиоинформации

Документы

Сбор изображений различных документов, таких как водительские права и паспорта, для создания базы данных, которая используется в системах распознавания и верификации

Преимущества краудсорсинга

Экономическая эффективность

Использование краудсорсингового сбора данных более экономично. Крауд-работники обычно работают на основе оплаты за задание, что, как правило, более рентабельно, чем найм и поддержание штатных сотрудников
Проекты масштабируемости

ИИ модели как правило работают гораздо эффективнее на больших и разнообразных наборах данных. Краудсорсинг обеспечивает масштабируемость, которая часто может оказаться сложной задачей для внутренних команд
Разнообразие

Демография исполнителей значительно влияет на детализацию и разнообразие набора данных. Доступ к людям с различным опытом и демографическими характеристиками через краудсорсинг позволяет избежать сложностей формирования международных команд из разных регионов
Повышенная точность

Более широкий круг участников данных может привести к созданию более надежных и заслуживающих доверия наборов данных. Такой масштабный подход к сбору данных уменьшает количество ошибок и повышает качество данных, что способствует разработке более точных моделей ИИ