Resource Hub

Az egyoldalasoktól kezdve a útmutatókon át a webes szemináriumokig menj be a kulisszák mögé, hogy megtudd, az Uber MI-megoldások hogyan biztosítanak kiváló minőségű adatcímkézést, terméktesztelést és lokalizációt a generatív MI-alkalmazásokhoz, az MI/ML-ekhez, az LLM-ekhez, az ADAS-hoz, a térképezéshez, az NLP-hez, AR/VR, számítógépes látás, robotika és még sok más.

Bemutatjuk az Uber AI megoldásait

A nagyszabású adatcímkézési műveletek kezelésében szerzett több mint 9 éves tapasztalattal több mint 30 fejlett funkciót kínálunk, beleértve a kép- és videóannotációt, a szövegcímkézést, a 3D-s pontfelhő-feldolgozást, a szemantikai szegmentációt, a szándékcímkézést, az érzésérzékelést, a dokumentumátírást és a szintetikus adatokat létrehozása, tárgykövetés és LiDAR-annotáció.

Többnyelvű támogatásunk több mint 100 nyelven szól, lefedi az európai, ázsiai, közel-keleti és latin-amerikai nyelvjárásokat, átfogó MI-modell-képzést biztosítva különböző globális alkalmazásokhoz.

Megoldásaink a következők:

Adatannotáció és címkézés: Szakértő, precíz annotációs szolgáltatások szöveghez, hanghoz, képekhez, videókhoz és számos más technológiához
Terméktesztelés: Hatékony terméktesztelés rugalmas SLA-kkal, változatos keretrendszerekkel, több mint 3 000 teszteszközzel, mindez egy gyorsított kiadási ciklus érdekében optimalizálva
Nyelvi és lokalizációs szolgáltatások: Világszínvonalú felhasználói élmény mindenkinek, bárhol a világon

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.

Olvasd el a kiemelt cikket

A generatív MI adatcímkézése: Átfogó útmutató

Ez az útmutató megvizsgálja az adatcímkézés jelentőségét a generatív MI-ben, a címkézendő adatok típusait, és azt, hogy a pontos címkézés hogyan javíthatja az MI-modelleid kreatív képességeit. Akár valósághű képeket, szövegeket vagy kódokat hozol létre az általad összeállított MI-vel, az adatok hatékony címkézésének ismerete kulcsfontosságú a kiváló minőségű eredmények előállításához.

Olvasd el a kiemelt cikket

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.

Olvasd el a kiemelt cikket

Fedezd fel a segédanyagaink témáit

Akár MI/ML-rajongó vagy, akár egy adatcímkézéssel, termékteszttel vagy lokalizációval foglalkozó csapatot vezetsz, esetleg szeretnél velünk együttműködni – megtalálod a neked megfelelő erőforrást.