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Annoterò i dati, analizzerò i sentimenti, la verità di base
Esperto di automazione n8n costruttore di negozi di integratori peptidici
Creo negozi Shopify conformi e ad alta conversione per marchi di peptide, integratori e sostanze chimiche di ricerca, con avvertenze adeguate, controlli dell'età e pagine ottimizzate per SEO. Sono anc...
Informazioni su questo servizio
Annotazione dati precisa per Machine Learning & AI
Ogni modello di AI affidabile inizia con dati di addestramento puliti e accurati. Aiuto i team di ML e le aziende a raggiungere questo obiettivo attraverso annotazioni di dati esperte, analisi del sentiment e etichettatura di oggetti create per piattaforme come Amazon SageMaker Ground Truth.
Annotazione di immagini e video
Box di delimitazione, poligoni, segmentazione e punti chiave per il rilevamento e la classificazione di oggetti forniti in formati COCO, Pascal VOC, YOLO o personalizzati.
Analisi del sentiment
Testo classificato come Positivo, Negativo o Neutro, più etichette personalizzate per esigenze specifiche del settore, esportate in JSON o CSV compatibili con Ground Truth.
Etichettatura di oggetti
Annotazione a singola o multi-classe con segmentazione pixel-perfect, progettata per scalare su grandi dataset senza perdere precisione.
Perché lavorare con me
- Annotazioni di alta precisione e controllate di qualità
- Dataset pronti per l'addestramento compatibili con Ground Truth
- Output pulito in CSV, JSON o XML
- Consegna rapida e completa riservatezza
Dati accurati significano un modello più intelligente. Parliamo del tuo progetto.
Framework:
Scikit-learn
•
DeepPy
•
Google ML Kit
•
SimpleCV
•
PyTorch
FAQ
Traduzione automatica.
Hai esperienza con dati di addestramento LLM/AI generativa, o solo con ML tradizionale?
Sì, lavoro sia sull'annotazione tradizionale di ML (etichettatura di immagini/testi) sia su compiti specifici di LLM come ranking delle risposte, etichettatura delle preferenze e creazione di dataset di istruzioni.
Come gestisci la privacy e la riservatezza dei dati, soprattutto con dataset sensibili?
Tutti i dati vengono trattati con la massima riservatezza. Sono disponibile a firmare un NDA prima di condividere qualsiasi file, e i dati vengono eliminati dai miei sistemi dopo il completamento del progetto, salvo diverso accordo.
Qual è il tuo processo di controllo qualità e come posso essere sicuro che le annotazioni siano accurate?
Utilizzo un processo di revisione multipla: annotazione iniziale, auto-revisione secondo le tue linee guida e un controllo finale di accuratezza prima della consegna. Per progetti più grandi, posso fornire un campione di batch per la tua approvazione.
Puoi lavorare direttamente nel nostro strumento esistente (Label Studio, CVAT, SageMaker, Scale AI, ecc.) o devo configurarne uno?
Posso lavorare direttamente sulla tua piattaforma esistente come Label Studio, CVAT, SageMaker Ground Truth o altre. Se non hai ancora uno strumento, posso consigliartene uno in base alle esigenze del progetto.
Addebiti a ore, per etichetta o per dataset? Cosa influisce sul prezzo?
Il prezzo dipende dalla complessità del compito: la classificazione semplice è valutata per elemento, mentre segmentazioni dettagliate o grandi dataset sono quotate per progetto dopo aver esaminato un campione. Sono felice di fornirti una stima chiara prima di iniziare.
