מרכז משאבים

החל מדפים חד-דפים, דרך מדריכים ועד סמינרים מקוונים, אפשר לצאת אל מאחורי הקלעים כדי לגלות איך Uber AI Solutions מספקת תיוג נתונים באיכות גבוהה, בדיקות מוצרים ולוקליזציה עבור אפליקציות בינה מלאכותית גנרטיבית, AI/ML, תוכניות LLM, ADAS, מיפוי, NLP, AR/VR, ראייה ממוחשבת, רובוטיקה ועוד הרבה.

הצגת פתרונות הבינה המלאכותית של Uber

עם למעלה מ-9 שנים של מומחיות בניהול פעולות תיוג נתונים בקנה מידה גדול, אנחנו מציעים מעל 30 יכולות מתקדמות, כולל הערות תמונה ווידאו, תיוג טקסט, עיבוד ענן נקודות תלת מימדי, פילוח סמנטי, תיוג כוונות, זיהוי סנטימנטים, תמלול מסמכים ונתונים סינתטיים יצירה, מעקב אחר אובייקטים והערות LiDAR.

התמיכה הרב-לשונית שלנו משתרעת על פני יותר מ-100 שפות, ומכסה ניבים אירופאיים, אסייתיים, מזרח תיכוניים ואמריקאיים לטיניים, מה שמבטיח הדרכה מקיפה למודלים של בינה מלאכותית עבור יישומים גלובליים מגוונים.

הפתרונות שלנו כוללים:

הערת נתונים ותיוג: שירותי הערה מדויקים ומקצועיים לטקסט, אודיו, תמונות, וידאו ועוד טכנולוגיות רבות
בדיקות מוצר: בדיקות מוצר יעילות עם הסכמי רמת שירות גמישים, מסגרות מגוונות, מעל 3,000 מכשירי בדיקה – הכול מותאם להאצת מחזור השחרור
שפה ולוקליזציה: חוויית משתמש ברמה עולמית לכל אחד, בכל מקום

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.

לקרוא את המאמר המומלץ

תיוג נתונים עבור AI גנרטיבי: מדריך מקיף

מדריך זה יבחן את המשמעות של תיוג נתונים בבינה מלאכותית גנרטיבית, את סוגי הנתונים שיש לתייג ואיך תיוג מדויק יכול לשפר את היכולות הקריאטיביות של דגמי הבינה המלאכותית שלך. בין אם מדובר ביצירת תמונות, טקסט או קוד מציאותיים באמצעות בינה מלאכותית שבניתן, ההבנה איך לתייג נתונים באופן יעיל היא המפתח להפקת פלטים באיכות גבוהה.

לקרוא את המאמר המומלץ

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.

לקרוא את המאמר המומלץ

באפשרותך לעיין בנושאי המשאבים שלנו

בין אם אתה חובב בינה מלאכותית/ML, או שאתה מוביל צוות שמתמקד בתיוג נתונים, בדיקות מוצרים או לוקליזציה, או אם יש לך עניין לשתף איתנו פעולה – באפשרותך למצוא את המשאב המתאים עבורך.