[جديد] من الأتمتة إلى الاستقلالية

كيف تعيد الذكاء الاصطناعي القائم على الوكلاء تشكيل سير العمل في المؤسسات في عام 2025

مركز الموارد

بدءاً من الاستدعاء الفردي وصولاً إلى الأدلة الإرشادية إلى الندوات عبر الإنترنت ، انتقِل إلى الكواليس لاكتشاف كيفية تقديم حلول الذكاء الاصطناعي (Uber AI) لتصنيف البيانات عالي الجودة واختبار المنتجات والترجمة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية و AI / ML و LLM و ADAS ورسم الخرائط و NLP ، الواقع المُعزَّز / الواقع الافتراضي (AR) ورؤية الكمبيوتر والروبوتات وغير ذلك الكثير.

نقدم لكم حلول Uber AI

من خلال أكثر من 9 سنوات من الخبرة في إدارة عمليات تصنيف البيانات واسعة النطاق ، نقدم أكثر من 30 إمكانية متقدمة ، بما في ذلك التعليقات التوضيحية للصور والفيديو ، ووضع علامات على النص ، والمعالجة السحابية للنقاط ثلاثية الأبعاد ، والتجزئة الدلالية ، وعلامات النوايا ، واكتشاف المشاعر ، ونسخ المستندات ، والبيانات المركبة الجيل ، وتتبع العنصر ، وشرح ليدار.

يشمل دعمنا متعدد اللغات أكثر من 100 لغة ، ويغطي اللهجات الأوروبية والآسيوية والشرق الأوسطية وأمريكا اللاتينية ، مما يضمن تدريبًا شاملاً على نموذج الذكاء الاصطناعي لتطبيقات عالمية متنوعة.

تشمل حلولنا ما يلي:

شرح البيانات ووسمها: خدمات شرح دقيقة وبواسطة خبراء للنصوص والصوت والصور والفيديو والعديد من التقنيات
اختبار المنتج: طرح المنتجات بسرعة وسلاسة من خلال إجراء اختبارات فعالة لها مع اتفاقيات مستوى الخدمة المرنة وأطر عمل متنوعة وأكثر من 3000 جهاز اختبار
اللغة والترجمة: تجربة مستخدم عالمية المستوى للجميع، في كل مكان

التحقق البشري في الحلقة لأنظمة الذكاء الاصطناعي الفيزيائية

في سباق نشر الروبوتات والطائرات بدون طيار والمركبات الذاتية القيادة، السرعة مهمة — لكن السلامة والثقة أهم. تصنيف كائن واحد بشكل خاطئ قد يؤدي إلى إخفاقات مكلفة أو حوادث تتعلق بالسلامة. لهذا السبب تلجأ شركات الذكاء الاصطناعي الرائدة إلى التحقق البشري في الحلقة (HITL) لضمان تصرف نماذجهم بشكل موثوق في البيئات غير المنظمة.

اقرأ المقالة المميزة

تسمية البيانات للذكاء الاصطناعي التوليدي: دليل شامل

سيستكشف هذا الدليل أهمية تسمية البيانات في الذكاء الاصطناعي التوليدي ، وأنواع البيانات التي تحتاج إلى تسمية ، وكيف يمكن أن يؤدي التوسيم الدقيق إلى تعزيز الإمكانات الإبداعية لنماذج الذكاء الاصطناعي. سواء كنت تقوم بإنشاء صور أو نصوص أو تعليمات برمجية واقعية باستخدام الذكاء الاصطناعي الذي تقوم بإنشائه ، فإن فهم كيفية تسمية البيانات بفعالية هو المفتاح للحصول على نواتج عالية الجودة.

اقرأ المقالة المميزة

كيف تمكّن تسمية دمج المستشعرات ثلاثية الأبعاد القابلة للتوسعة الموجة القادمة من الذكاء الاصطناعي الفيزيائي

كل روبوت يتنقل في أرضية المصنع، وكل مركبة ذاتية القيادة تكتشف أحد المشاة، وكل طائرة بدون طيار تهبط على هدف متحرك تعتمد جميعها على شيء واحد: بيانات مصنفة عالية الجودة. ومع ذلك، كلما أصبحت تقنيات الذكاء الاصطناعي المادي أكثر تعقيدًا، أصبح خط بياناتها أكثر تعقيدًا أيضًا. يجب على الروبوتات والأنظمة الذاتية فهم المدخلات القادمة من الكاميرات، وأجهزة الليدار، والرادارات، ووحدات القياس بالقصور الذاتي (IMUs)، وأجهزة الاستشعار GPS — وغالبًا في الوقت الفعلي. هنا تصبح عملية تصنيف دمج المستشعرات الثلاثية الأبعاد أمرًا بالغ الأهمية.

اقرأ المقالة المميزة

استكشف موضوعات مواردنا

سواء كنت من عشاق الذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة ، أو تقود فريقاً يركز على تسمية البيانات أو اختبار المنتجات أو توطينها ، أو كنت مهتماً بالشراكة معنا - ستجد المورد المناسب لك.