Resursno središte

Od web-mjesta korisnika do vodiča s praktičnim uputama do webinara, otiđi iza kulisa i otkrij kako Uberova rješenja umjetne inteligencije pružaju kvalitetno označavanje podataka, testiranje proizvoda i lokalizaciju za aplikacije generativne umjetne inteligencije, umjetnu inteligenciju/ML, sveučilište za intelektualno vlasništvo, ADAS, mapiranje, NLP, AR/VR, računalni vid, robotika i još puno toga.

Predstavljamo Uber AI rješenja

S više od 9 godina stručnosti u upravljanju operacijama označavanja podataka velikih razmjera, nudimo više od 30 naprednih mogućnosti, uključujući označavanje slika i videozapisa, označavanje teksta, 3D obradu oblaka točaka, semantičku segmentaciju, označavanje namjere, otkrivanje osjećaja, transkripciju dokumenata, sintetičke podatke generiranje, praćenje objekata i LiDAR bilješke.

Naša višejezična podrška obuhvaća više od 100 jezika, pokrivajući europska, azijska, bliskoistočna i latinoamerička dijalekta, osiguravajući sveobuhvatnu obuku za model umjetne inteligencije za različite globalne primjene.

Naša rješenja uključuju:

Označavanje i anotacija podataka: Stručne i precizne usluge anotacije za tekst, zvuk, slike, video i mnoge druge tehnologije
Testiranje proizvoda: Učinkovito testiranje proizvoda s fleksibilnim SLA-ovima, raznovrsnim okvirima, više od 3.000 testnih uređaja, sve optimizirano za ubrzani ciklus izdavanja
Jezik i lokalizacija: Vrhunsko korisničko iskustvo za svakoga, svugdje

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.

Pročitaj istaknuti članak

Označavanje podataka za generativnu umjetnu inteligenciju: Sveobuhvatan vodič

U ovom će se vodiču istražiti važnost označavanja podataka u generativnoj umjetnoj inteligenciji, vrste podataka koje je potrebno označiti te kako točno označavanje može poboljšati kreativne mogućnosti vaših AI modela. Bez obzira na to stvaraš li realistične slike, tekst ili kod pomoću umjetne inteligencije koju gradiš, razumijevanje kako učinkovito označiti podatke ključno je za stvaranje visokokvalitetnih rezultata.

Pročitaj istaknuti članak

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.

Pročitaj istaknuti članak

Istraži teme naših resursa

Bez obzira na to jesi li ljubitelj umjetne inteligencije/ML-a ili vodiš tim koji je usredotočen na označavanje podataka, testiranje proizvoda ili lokalizaciju, ili si zainteresiran za partnerstvo s nama – pronaći ćeš pravi resurs za sebe.