ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಹಬ್

ಒನ್-ಪೇಜರ್ಗಳಿಂದ ಹಿಡಿದು ಹೇಗೆ-ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಗಳವರೆಗೆ ವೆಬಿನಾರ್ಗಳವರೆಗೆ, Uber AI ಸೊಲ್ಯೂಷನ್ಸ್ ಪೀಳಿಗೆಯ AI ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು, AI/ML, LLM ಗಳು, ADAS, ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್, NLP, AR/VR, ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಷನ್, ರೋಬೋಟಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಇನ್ನೂ ಹೆಚ್ಚಿನವುಗಳಿಗಾಗಿ ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಡೇಟಾ ಲೇಬಲಿಂಗ್, ಉತ್ಪನ್ನ ಪರೀಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ಸ್ಥಳೀಕರಣವನ್ನು ಹೇಗೆ ನೀಡುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ತೆರೆಮರೆಯಲ್ಲಿ ಹೋಗಿ.

Uber AI ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತಿದೆ

ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವಲ್ಲಿ 9 ವರ್ಷಗಳ ಪರಿಣತಿಯೊಂದಿಗೆ, ನಾವು ಚಿತ್ರ ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೊ ಟಿಪ್ಪಣಿ, ಪಠ್ಯ ಲೇಬಲಿಂಗ್, 3D ಪಾಯಿಂಟ್ ಕ್ಲೌಡ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್, ಶಬ್ದಾರ್ಥದ ವಿಭಜನೆ, ಇಂಟೆಂಟ್ ಟ್ಯಾಗಿಂಗ್, ಸೆಂಟಿಮೆಂಟ್ ಡಿಟೆಕ್ಷನ್, ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಷನ್, ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ ಉತ್ಪಾದನೆ, ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಲಿಡಾರ್ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಸೇರಿದಂತೆ 30+ ಸುಧಾರಿತ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತೇವೆ.

ನಮ್ಮ ಬಹುಭಾಷಾ ಬೆಂಬಲವು ಯುರೋಪಿಯನ್, ಏಷ್ಯನ್, ಮಧ್ಯಪ್ರಾಚ್ಯ ಮತ್ತು ಲ್ಯಾಟಿನ್ ಅಮೇರಿಕನ್ ಉಪಭಾಷೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡ 100ಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚು ಭಾಷೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ, ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಜಾಗತಿಕ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿಗೆ ಸಮಗ್ರ AI ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.

ನಮ್ಮ ಪರಿಹಾರಗಳಲ್ಲಿ ಸೇರಿವೆ:

ಡೇಟಾ ಅನೋಟೇಶನ್ ಮತ್ತು ಲೇಬಲಿಂಗ್: ಪಠ್ಯ, ಧ್ವನಿ, ಚಿತ್ರಗಳು, ವೀಡಿಯೊ ಮತ್ತು ಇನ್ನೂ ಹೆಚ್ಚಿನ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳಿಗೆ ಪರಿಣತಿ ಮತ್ತು ನಿಖರವಾದ ಅನೋಟೇಶನ್ ಸೇವೆಗಳು
ಉತ್ಪನ್ನ ಪರೀಕ್ಷೆ: ಸುಗಮ ಉತ್ಪನ್ನ ಪರೀಕ್ಷೆ, ಲವಚಿಕ SLAಗಳು, ವಿಭಿನ್ನ ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್‌ಗಳು, 3,000+ ಪರೀಕ್ಷಾ ಸಾಧನಗಳು, ವೇಗವಾದ ಬಿಡುಗಡೆ ಚಕ್ರಕ್ಕಾಗಿ ಎಲ್ಲವೂ ಸರಳೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ
ಭಾಷೆ ಮತ್ತು ಸ್ಥಳೀಕರಣ: ಎಲ್ಲರಿಗೂ, ಎಲ್ಲೆಡೆ ವಿಶ್ವಮಟ್ಟದ ಬಳಕೆದಾರ ಅನುಭವ

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.

ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಪೂರ್ಣ ಲೇಖನವನ್ನು ಓದಿ

ಉತ್ಪಾದಕ AI ಗಾಗಿ ಡೇಟಾ ಲೇಬಲಿಂಗ್: ಸಮಗ್ರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ

ಉತ್ಪಾದಕ AI ಯಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಲೇಬಲಿಂಗ್ನ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆ, ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಬೇಕಾದ ಡೇಟಾದ ಪ್ರಕಾರಗಳು ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ AI ಮಾದರಿಗಳ ಸೃಜನಶೀಲ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ನಿಖರವಾದ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಹೇಗೆ ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಈ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತದೆ. ನೀವು ನಿರ್ಮಿಸುವ AI ಯೊಂದಿಗೆ ನೀವು ವಾಸ್ತವಿಕ ಚಿತ್ರಗಳು, ಪಠ್ಯ ಅಥವಾ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತಿರಲಿ, ಡೇಟಾವನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡುವುದು ಹೇಗೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಉತ್ತಮ-ಗುಣಮಟ್ಟದ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖವಾಗಿದೆ.

ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಪೂರ್ಣ ಲೇಖನವನ್ನು ಓದಿ

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.

ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಪೂರ್ಣ ಲೇಖನವನ್ನು ಓದಿ

ನಮ್ಮ ಸಂಪನ್ಮೂಲ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಿ

ನೀವು AI/ML ಉತ್ಸಾಹಿಯಾಗಿದ್ದರೂ ಅಥವಾ ಡೇಟಾ ಲೇಬಲಿಂಗ್, ಉತ್ಪನ್ನ ಪರೀಕ್ಷೆ ಅಥವಾ ಸ್ಥಳೀಕರಣದ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಿದ ತಂಡವನ್ನು ನೀವು ಮುನ್ನಡೆಸುತ್ತಿರಲಿ ಅಥವಾ ನಮ್ಮೊಂದಿಗೆ ಪಾಲುದಾರಿಕೆ ಹೊಂದಲು ನೀವು ಆಸಕ್ತಿ ಹೊಂದಿರಲಿ - ನಿಮಗಾಗಿ ಸರಿಯಾದ ಸಂಪನ್ಮೂಲವನ್ನು ನೀವು ಕಾಣುತ್ತೀರಿ.