Resurssikeskus

Selaa kulissien taakse, miten Uber AI Solutions tarjoaa laadukkaita tietomerkintöjä, tuotetestejä ja lokalisointia generatiivisille tekoälysovelluksille, tekoäly/ML-, LLM-, ADAS-, kartoitus-, NLP-, AR/VR, tietokonenäkö, robotiikka ja paljon muuta.

Esittelyssä Uberin tekoälyratkaisut

Meillä on yli yhdeksän vuoden kokemus laajamittaisten tietojen merkintätoimintojen hallinnasta, ja tarjoamme yli 30 edistyksellistä ominaisuutta, kuten kuva- ja videomerkinnät, tekstimerkinnät, 3D-pistepilvikäsittely, semanttinen segmentointi, intent-tunnisteet, tunteiden tunnistaminen, asiakirjojen transkriptio ja synteettiset tiedot sukupolvi, objektien seuranta ja LiDAR-merkintä.

Monikielinen tuki kattaa yli 100 kielellä Euroopan, Aasian, Lähi-idän ja Latinalaisen Amerikan murteita, mikä varmistaa kattavan tekoälymallikoulutuksen erilaisiin maailmanlaajuisiin sovelluksiin.

Ratkaisumme sisältävät:

Datan annotointi ja merkintä: Asiantuntevat, tarkat annotointipalvelut tekstille, äänelle, kuville, videolle ja monille muille teknologioille
Tuotetestaus: Tehokasta tuotetestausta joustavilla SLA-sopimuksilla, monipuolisilla kehyksillä, yli 3 000 testilaitteella – kaikki virtaviivaistettuna nopeutettua julkaisusykliä varten
Kieli ja lokalisointi: Maailmanluokan käyttäjäkokemus kaikille, kaikkialla

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.

Lue suositeltu artikkeli

Generatiivisen tekoälyn tietojen merkitseminen: Kattava opas

Tässä oppaassa selvitetään tietomerkintöjen merkitystä generatiivisessa tekoälyssä, minkä tyyppisiä tietoja pitää merkitä ja miten tarkat merkinnät voivat parantaa tekoälymalliesi luovia ominaisuuksia. Olitpa sitten luomassa realistisia kuvia, tekstiä tai koodia tekemälläsi tekoälyllä, tiedon tehokkaan merkitsemisen ymmärtäminen on avainasemassa laadukkaiden tulosten tuottamisessa.

Lue suositeltu artikkeli

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.

Lue suositeltu artikkeli

Tutustu resurssiaiheihimme

Olitpa tekoälyn/ML-harrastaja tai johtanut tiimiä, joka keskittyy tietojen merkitsemiseen, tuotetestaukseen tai lokalisointiin, tai haluatko tehdä yhteistyötä kanssamme, löydät itsellesi sopivat resurssit.