重要な理由と、Uber AI ソリューションがどのように役立つかをご確認ください。
データのラベリングとアノテーションの種類
生成 AI の最新の概要資料を読む
LLM テストが重要な理由
自動車と自動運転の最新の概要資料を読む
Uber の AI と e コマースのガイドを読む
チャットボットとサポートの概要資料を読む
主なサービス
- RLHF
- LLM
- データキュレーション
- コーディング
- 品質評価
- 自由記述による説明
- 画像と動画のアニ メーション
その他多数
編集との並列比較、人間のフィードバックによる強化学習、画像・ビデオ・アニメの自由記述による説明、プロンプト応答の作成、合成データの生成、選好データの収集
主なサービス
- LiDAR 点群
- 動画エンティティのタグ付け
- 動画物体追跡
- 3D セマンティックセグメンテーション
マップ
航空および衛星画像上のさまざまな地図ラベリングのユースケース:ポリライン(車線、停止線)やポリゴン(緩衝帯、横断歩道、駐車場、バス停、制限エリア、交差点、信号機)など
自動運転車両
マルチ LiDAR、センサーフュージョン、3D バウンディングボックス、メタデータ、パノプティックセグメンテーション、バウンディングボックス、ポリゴン、ポリライン、キーポイント、インスタンスセグメンテーション、クラスセグメンテーションなど
検索結果の品質評価
検索結果の品質評価により、ユーザーはもっとも関連性が高く正確で、コンバージョン率の高い製品を確実に見つけることができます。ランキングアルゴリズム、クリックスルー率、ユーザー行動、コンバージョンメトリクスを評価し、製品の見つけやすさと顧客満足度を最適化します。
製品分類
製品分類によってアイテムのグループ化が正確になり、検索性、ナビゲーション、おすすめが改善されます。ユーザーエクスペリエンスが強化されて見つけやすくなり、コンバージョンが向上します。
領収書のデジタル化
領収書のデジタル化では、OCR と AI を使用して物理的な領収書を構造化 されたデジタルデータに変換します。これにより、企業や消費者向けの自動経費追跡、不正検出、シームレスな財務報告が可能になります。
画像分類
画像分類では、AI を使用して視覚的属性に基づいて製品画像を分類します。これにより、検索精度を高め、タグ付けを自動化し、おすすめを改善して、在庫管理を合理化します。
セルフィー画像の品質
文書のデジタル化と文字起こし
文書のデジタル化と文字起こしでは、OCR と AI を使用して、物理的または音声ベースの文書を構造化されたデジタルテキストに変換します。これにより、さまざまな業界にわたって検索性、自動化、コンプライアンス、データアクセシビリティが向上します。
低評価の所感タグ付け
カスタマーサポートの低評価の所感タグ付けでは、AI を使用して否定的なフィードバックを分析し、問題を分類し、回答に優先順位を付けます。サービス品質の向上、問題点の特定、顧客満足度の向上に役立ちます。
リッチメディアの文字起こしとフィードバック
リッチメディアの文字起こしとフィードバックにより、AI を使用して音声と動画のコンテンツを構造化されたテキストに変換します。正確な分析を可能にし、アクセシビリティを向上させ、コンテンツの最適化とユーザーエンゲージメントのための実用的な分析データを提供します。
翻訳と文字起こし
翻訳とトランスクリプションでは、AI と人間のレビューを用いて、音声またはテキストコンテンツを複数の言語に変換します。これにより、多様な業界やプラットフォームにわたるアクセシビリティ、グローバルリーチ、ユーザーエンゲージメントが向上します。
メディア分類
メディア分類では AI を使用して、コンテンツ、コンテキスト、メ タデータに基づいて画像、動画、音声を分類します。デジタルプラットフォームにおける検索性、コンテンツモデレーション、パーソナライゼーション、コンプライアンスを強化します。
不正検出
不正検出では、AI とデータ分析を使用して、取引の疑わしいアクティビティ、異常、パターンを特定します。これによりセキュリティが強化され、財務的損失が軽減され、e コマースシステムと金融システムの信頼性が向上します。
コンテンツ分析
コンテンツ分析では、AI と NLP を使用して、所感、関連性、品質についてテキスト、画像、動画を評価します。これにより、デジタルプラットフォーム全体でコンテンツのモデレーシ ョン、パーソナライゼーション、SEO、意思決定が強化されます。
リード情報の強化
リード情報の強化では、AI とサードパーティのソースを使用して関連インサイトを追加することで、顧客データを強化します。これにより、販売およびマーケティング活動におけるターゲティング、パーソナライゼーション、コンバージョン率が向上します。
コンテンツのタグ付けとおすすめ
コンテンツのタグ付けとおすすめは、AI を使用して、メタデータ、キーワード、ユーザーの行動に基づいてコンテンツを分類します。これにより、デジタルプラットフォーム全体での見つけやすさ、パーソナライゼーション、エンゲージメントが向上 します。
テキスト
多階層テキストの分類、テキストの Q&A、インテントのタグ付け、言語モデルの品質評価、部分的なテキストのラベル付け、コンテンツの品質、属性の抽出、名前付きエンティティの抽出
動画
動画の分類、動画のイベント/アクティビティの認識、動画コンテンツの品質、検索品質の評価、オブジェクトの検出と追跡、立方体、バウンディングボックス、キーポイント、ポリライン、ポリゴン、セマンティックセグメンテーション、インスタンスセグメンテーション、広告の関連性、100 以上の言語にわたる音声文字起こし
画像
多階層画像分類、画像 Q&A、画像からテキストへの変換、テキストから画像への変換、ML モデル品質評価、コンテンツ品質、画像コンテキストラベリング、オブジェクト分類、バウンディングボックス、キーポイント、ポリライン、ポリゴン、インスタンスセグメンテーションとセマンティックセグメンテーション
検索
テキスト・画像・動画・音声による検索の品質評価、関連性ランキング、および 100 以上の言語での検索結果マッチングとクエリペアの評価
AR / VR
3D バウンディングボックス、人体キーポイント、セマンティック(クラス)セグメンテーション、物体追跡、音声文字起こし
言語と NLP
100 以上の言語にわたる音声文字起こし、インテントのタグ付け、所感分析
カタログとコンテンツ
カタログ属性の強化と分類、製品のマッチングと重複排除、データの強化、100 以上の言語にわたるコンテンツ品質評価
手にする価値は目にする以上
30 を超えるテキストや画像、音声、動画のユースケースで使われるカスタマイズ可能なプラットフォームであることに加えて、企業は次の理由から Uber AI ソリューションと提携しています。
uLabel のご紹介
Uber が Uber のために構築した革新的なデータラベリングプラットフォームは、ワークフロー管理を再定義し、効率を高めるように設計されています。この単一ソースソリューションは、高品質なアノテーションのための高度な指示パネルと、あらゆる分類法や顧客要件に適応できる柔軟性の高い UI を備えた、シームレスな環境を提供します。
品質と効率を高めるために設計された機能により、uLabel は uTask(詳細は下記参照)から柔軟に設定可能な UI を引き継ぎ、多様なニーズに対応します。これにより、常に高品質を標準とするユーザーエクスペリエンスを提供します。
uTask のご紹介
Uber のソリューションの中核は、最高水準の品質を維持することです。
Uber のすべての業務は、さまざまな要素を統合するフレームワークを中心に展開され、業務のあらゆる側面で卓越した品質を提供します。
Uber のプラットフォームは、スケーラブルで完全にカスタマイズ可能な業務オーケストレーションを実現するように設計されています。コンセンサス、編集レビュー、サンプリングなどのワークフローを使用して体験を カスタマイズしながら、ラベリングとオペレーターの指標をモニタリングできます。柔軟に設定可能な UI は特定の使用事例に適応し、業務に合わせたリアルタイムの業務オーケストレーションを実現し、ワークフローを効率的に向上させます。さらに、プログラムによるデータ交換とタスクのアップロード機能によって最適化された、タスクやプロジェクトを適切なスキルを持つ人材とマッチングするインテリジェントな機能を活用できます。
uTask では、次の機能も利用できます。
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