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 с целью распознавания голоса, включая разнообразные языки, акценты и интонации.

Нестандартная 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

AI-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 различными демографическими характеристиками и опытом через краудсорсинг позволяет избежать сложностей, которые могут возникнуть при формировании международных команд из разных регионов.
Повышенная точность

Чем шире круг сборщиков, тем больше вероятность создать более надежные и заслуживающие доверия наборы данных. Такой масштабный подход к сбору уменьшает количество ошибок и повышает качество данных, что способствует разработке более точных моделей ИИ.