Schnell und im globalen Maßstab auf vielfältige Datensätze zugreifen
Beschleunigen Sie das Modelltraining und die Markteinführung, mit KI-Ergebnissen, die sich präzise für globale Zielgruppen skalieren lassen
Nutzen Sie das volle Potenzial Ihrer LLMs
Trainieren Sie intelligenter und lösen Sie Randfälle, die von generischen Datenpipelines über den gesamten Datenkreislauf hinweg, einschließlich Erfassung, Annotation, Evaluierung und Trainingsumgebungen, nicht bewältigt werden können, auf einer Plattform.
Hochwertige Datensätze beschaffen
Versorgen Sie leistungsstarke KI-Modelle mit vielfältigen, konkreten Datensätzen, darunter Audio-, Video-, Bild- und Textdaten, die von unserem globalen Netzwerk aus über 10 Millionen Mitwirkenden und spezialisierten Expert*innen in großem Umfang gesammelt und annotiert wurden.¹
Mit fachkundigem menschlichem Feedback trainieren
Führen Sie Benchmarks durch und stimmen Sie Ihre Modelle fein ab – mit strukturiertem Reinforcement Learning aus menschlichem Feedback (RLHF), Präferenzranking und Belohnungsmodellierung, bereitgestellt über maßgeschneiderte Reinforcement‑Learning (RL) Gyms, die auf Ihren spezifischen Anwendungsfall zugeschnitten sind.
Übernimm die Kontrolle über deine Daten
Ihre proprietären Daten und Ihr geistiges Eigentum bleiben geschützt. Wir verwenden Ihre Daten nicht, um die allgemeinen internen KI-Modelle von Uber zu trainieren, und sie sind durch organisatorische und technische Schutzmaßnahmen geschützt.
Zuverlässigkeit und Leistung sicherstellen
Profitieren Sie von unserer Erfahrung aus dem Training von über 20,000 KI-Modellen. Erhalten Sie entscheidende Leistungseinblicke, optimierte Testabläufe und hochwirksame Qualitätssicherung über mehrere Betriebssysteme hinweg und auf über 3,000 Testgeräten.
Häufig gestellte Fragen
Was ist Audio-Labeling?
Audio-Labeling verschlagwortet Sprach- und Audiodaten, damit Modelle für maschinelles Lernen Sprache, Musik und Effekte erkennen können, und ermöglicht so Anwendungen wie Sprachassistenten, Sprach-zu-Text und die Erkennung von Schallereignissen.
Was ist Videokennzeichnung?
Die Videokennzeichnung annotiert Frames mit Tags, um Modelle für maschinelles Lernen dabei zu unterstützen, Objekte, Aktionen und Ereignisse zu erkennen und Anwendungen wie Überwachung, autonomes Fahren und Inhaltsempfehlungen zu ermöglichen.
Was ist Bildbeschriftung?
Die Bildkennzeichnung weist Bildern aussagekräftige Tags oder Anmerkungen zu und hilft Modellen für maschinelles Lernen, Objekte, Szenen oder Muster für Anwendungen wie autonome Fahrzeuge, Gesichtserkennung und medizinische Bildgebung zu erkennen.
Was ist Text-Labeling?
Text-Labeling versieht Daten mit Tags, damit Modelle des maschinellen Lernens sie verstehen, und ermöglicht so Aufgaben wie Stimmungsanalyse, Entitätenerkennung und Intent-Klassifizierung für KI-gestützte Chatbots, Suche und Empfehlungen.
Lass uns gemeinsam bessere KI entwickeln
Erzähl uns von deinem Projekt. Wir zeigen dir die Daten, die dich ans Ziel bringen.
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¹ Stand: März 2026
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