Ressursikeskus

Mine kulisside taha, et avastada, kuidas Uber AI Solutions pakub kvaliteetseid andmete märgistamist, toodete testimist ja lokaliseerimist generatiivsete tehisintellekti rakenduste, tehisintellekti/ML-i, LLM-ide, ADAS-i, kaardistamise, NLP, AR/VR, arvutinägemine, robootika ja palju muud.

Tutvustame Uberi tehisintellekti lahendusi

Enam kui 9-aastase kogemusega suuremahuliste andmete sildistamise haldamisel pakume üle 30 täiustatud funktsiooni, sealhulgas piltide ja videote annoteerimine, teksti sildistamine, 3D-punktide pilvetöötlus, semantiline segmenteerimine, kavatsuste sildistamine, arvamuste tuvastamine, dokumentide transkriptsioon, sünteetilised andmed genereerimine, objekti jälgimine ja LiDAR-i annotatsioon.

Meie mitmekeelne kasutajatugi hõlmab enam kui 100 keelt, hõlmates Euroopa, Aasia, Lähis-Ida ja Ladina-Ameerika dialekte, tagades igakülgse tehisintellekti mudeli koolituse mitmesuguste ülemaailmsete rakenduste jaoks.

Meie lahenduste hulka kuuluvad:

Andmete märgendamine ja sildistamine: Eksperttasemel, täpsed märgendusteenused teksti, heli, piltide, video ja paljude teiste tehnoloogiate jaoks
Toodete testimine: Tõhus toodete testimine paindlike SLA-de, mitmekesiste raamistikute ja enam kui 3 000 testseadmega, kõik sujuvamaks ja kiiremaks väljalasketsükliks
Keele- ja lokaliseerimisteenused: Tipptasemel kasutajakogemus kõigile, kõikjal

Human-in-the-Loop Validation for Physical AI

In the race to deploy robots, drones, and autonomous vehicles, speed matters — but safety and trust matter more. A single mis-labeled object can lead to costly failures or safety incidents. That’s why leading AI companies are turning to Human-in-the-Loop (HITL) validation to ensure their models behave reliably in unstructured environments.

Loe esiletoodud artiklit

Andmete märgistamine generatiivse tehisintellekti jaoks: Põhjalik juhend

Selles juhendis uuritakse andmete märgistamise tähtsust generatiivses tehisintellektis, andmete tüüpe, mida tuleb märgistada, ja seda, kuidas täpne märgistamine võib Sinu tehisintellekti mudelite loomingulisi võimeid suurendada. Olenemata sellest, kas lood oma tehisintellektiga realistlikke pilte, teksti või koodi, on kvaliteetsete tulemuste saamiseks oluline mõista, kuidas andmeid tõhusalt sildistada.

Loe esiletoodud artiklit

How Scalable 3D Sensor Fusion Labeling Powers the Next Wave of Physical AI

Every robot that navigates a factory floor, every autonomous vehicle that detects a pedestrian, and every drone that lands on a moving target relies on one thing: high-quality labeled data. Yet as physical AI becomes more complex, so does its data pipeline. Robotics and autonomous systems must make sense of inputs from cameras, lidars, radars, IMUs and GPS sensors — often in real time. This is where 3D sensor fusion labeling becomes mission-critical.

Loe esiletoodud artiklit

Tutvu meie ressursi teemadega

Olenemata sellest, kas oled AI/ML-i entusiast või juhid tiimi, mis on keskendunud andmete märgistamisele, toodete testimisele või lokaliseerimisele, või oled huvitatud meiega koostööst – leiad endale sobiva materjali.