Краудсорсинг

Главная страница Сбор данных Краудсорсинг

Краудсорсинг

Процесс сбора и обработки информации с помощью широкого круга добровольцев. Метод используется для различных задач, связанных с искусственным интеллектом и машинным обучением, где требуется большое количество разнообразных данных

Оставить заявку

Сбор данных

Речевая биометрия

Запись голосовых образцов разных людей для создания базы данных для распознавания голоса. Включая различные языки, акценты и интонации

Нестадартная биометрия

Фотографии людей с различными внешними изменениями: лысина, косметика, борода, очки и т.д. Улучшает точность распознавания лиц в разнообразных условиях

Изображения

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

Видео

Запись видео с разными объектами и в различных условиях освещения и окружения, чтобы помочь алгоритмам лучше понимать и интерпретировать разнообразные визуальные данные

Аудио

Запись разнообразных аудио данных, включая речь, музыку, шумы окружающей среды и т.д., для обучения алгоритмов распознавания и анализа аудио

Документы

Сбор изображений различных документов, таких как водительские права, паспорта и т.д., для создания базы данных, которая может использоваться в системах распознавания и верификации документов

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 сборщиков данных существенно влияет на степень детализации и разнообразие вашего набора данных. Имея доступ к глобальным крауд работникам с различным опытом и демографическими особенностями, краудсорсинг позволяет избежать сложностей создания международных крауд команд из различных 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