Appen: Улучшение ИИ с помощью высококачественных данных для масштабируемых и надежных решений ИИ
Appen предоставляет высококачественные наборы данных и комплексную платформу для сбора, курирования, аннотации, точной настройки и мониторинга данных для моделей ИИ. Обладая более чем 25-летним опытом, Appen объединяет масштабируемые службы данных с сотрудничеством между людьми, чтобы ускорить развитие корпоративного ИИ, обеспечивая при этом качество, прослеживаемость и локализацию на разных языках и доменах.
Как Аппен помогает
- Данные о жизненном цикле ИИ: Сбор, очистка, аннотация, маркировка и мониторинг данных для обучения, оценки и развертывания моделей ИИ.
- Качество человек-в-петле: Интегрирует экспертную обратную связь с людьми для повышения производительности и надежности модели.
- Масштабируемость и гибкость: Сквозная платформа и сервисы, предназначенные для масштабирования с помощью амбициозных программ ИИ.
- ** Многоязычный и локализационный сбор и локализация данных для поддержки глобального развертывания.
- Доверенное управление данными: Прозрачные, проверяемые рабочие процессы с конфиденциальной обработкой данных.
Платформа и услуги
- Сквозная платформа данных ИИ для сбора, курирования, маркировки, тонкой настройки и мониторинга
- Сбор данных, аннотация, маркировка и услуги по обеспечению качества
- Многоязычные данные и возможности локализации
- Сотрудничество человека в петле для повышения точности и надежности
- Настраиваемые рабочие процессы и масштабируемые решения для потребностей предприятия
- Гибкие сервисы (управляемая работа с данными, доступ к платформе или комбинация)
- Безопасность, управление и соблюдение корпоративного уровня
- Инструменты и ресурсы для поддержки инициатив жизненного цикла ИИ (кейсы, электронные книги, события и т. Д.)
Как это работает
- Определение требований к данным и метрики качества
- Используйте платформу Appen для получения, аннотирования и анализа данных с помощью оценщиков
- Итерация с обратной связью с человеком для улучшения производительности модели
- Предоставление высококачественных, проверяемых данных, готовых для обучения и оценки моделей
Случаи использования
- Фундаментальная модель подготовки данных
- Многоязычные проекты НЛП и CV
- Данные обучения ИИ для корпоративных приложений
- Пользовательские наборы данных, ориентированные на конкретные отрасли
Основные характеристики
- Сквозная платформа данных ИИ (сбор, курирование, аннотация, маркировка, тонкая настройка, мониторинг)
- Сотрудничество человека в петле для высококачественных данных
- Масштабируемые решения для обработки данных для поддержки крупных проектов ИИ
- Многоязычный сбор данных и локализация
- Настраиваемые рабочие процессы с учетом потребностей предприятия
- Прозрачные, проверяемые конвейеры данных и управление
- Гибкие сервисные модели (доступ к платформе, работа с управляемыми данными или комбинация)
- Безопасность, конфиденциальность и соответствие требованиям предприятия
