Jeśli chodzi o Labelify, jednoznacznie wierzymy, że przyszłość to sztuczna inteligencja. Nasze rozwiązania do etykietowania pomagają naszym klientom na całym świecie wdrażać algorytmy sztucznej inteligencji z najwyższą dokładnością i pozostawać na czele konkurencji.

Zapewniamy mnóstwo wysoce dostosowanych planów zgodnie z celami klienta.


Nasza wizja

Oferowanie wysokiej jakości usług w zakresie danych opartych na technologii, które wykorzystują ludzką inteligencję do napędzania algorytmów uczenia maszynowego, jednocześnie tworząc pozytywny wpływ społeczny poprzez tworzenie miejsc pracy w sektorze ekonomii cyfrowej.

Nasza misja

Być najbardziej pomysłową firmą zajmującą się wzbogacaniem danych i dodawaniem adnotacji, która współpracuje z partnerami i klientami w celu opracowywania i wdrażania sztucznej inteligencji w celu odkrywania skarbów wartości ukrytych w ogromnych ilościach nieustrukturyzowanych danych.

Dlaczego warto wybrać nas — o Labelify

Zespół Labelify India składa się z przeszkolonych, pełnoetatowych adnotatorów danych

Uzyskaj przełomowe wyniki w oparciu o rozwiązania obsługujące projekty AI. Wykorzystujemy narzędzia i procesy, a także zespoły, aby spełnić określone wymagania dotyczące wzbogacania danych.

o nas oznacz

Konsultacje eksperckie

Transformacyjne, oparte na rozwiązaniach podejście. Rozwiązywanie problemów o charakterze interdyscyplinarnym. Odporność i zwinność, poprawiacze czasu do wartości.

Szkolenie

Ukierunkowane zasoby. Niestandardowe umiejętności. Głębokie i ukierunkowane mikrouczenie. Ekspertyza domeny. Narzędzia dyżurów.

Dostosowanie przepływu pracy

Dostosowanie procesów i narzędzi. Ustrukturyzowane kamienie milowe rozwoju. Dwuetapowe przepływy pracy dla adnotacji produkcyjnych i kontroli jakości.

Cykl sprzężenia zwrotnego

Przejrzystość dzięki analityce. Labelify India ma monitorowanie w czasie rzeczywistym i wgląd w świadczenie usług. Szczegółowe informacje o przypadkach. Dynamiczne doskonalenie modelu.

Ocena

Ocena przedmiotu dostawy. Ocena najważniejszych wskaźników, procedury zapewnienia jakości. Ponowne rozważenie modelu. Analiza wyników firmy.

pl_PLPolish