Dostopajte do različnih podatkovnih zbirk hitro in v svetovnem merilu
Pospešite učenje modela in čas do vstopa na trg z rezultati umetne inteligence, ki se natančno prilagajajo različnim svetovnim uporabnikom
Odklenite moč svojih velikih jezikovnih modelov
Izboljšajte svoje usposabljanje in rešujte posebne primere, ki jih splošne podatkovne poti ne morejo obravnavati v celotnem podatkovnem ciklu, vključno z zbiranjem, označevanjem, ocenjevanjem in učnimi okolji – vse na eni platformi.
Pridobite visokokakovostne podatkovne nize
Napajajte visokozmogljive modele umetne inteligence z raznolikimi, resničnimi podatkovnimi nizi, vključno z zvokom, videom, slikami in besedilom, ki jih na obsežni ravni zbirajo in označujejo naši globalni mreži več kot 10 milijonov sodelavcev in specializiranih strokovnjakov.¹
Učite se z izkušenj strokovnjakov
Svoje modele primerjajte in izpopolnite s strukturiranim učenjem z okrepitvijo na podlagi človeških povratnih informacij (RLHF), razvrščanjem preferenc in modeliranjem nagrajevanja, ki se izvajajo prek prilagojenih vadnic z okrepljenim učenjem (RL), zgrajenih na primeru vašega specifičnega primera uporabe.
Imejte nadzor nad svojimi podatki
Vaši lastni podatki in intelektualna lastnina ostajajo zaščiteni. Vaših podatkov ne uporabljamo za učenje splošnonamenskih internih AI-modelov podjetja Uber in so zaščiteni z organizacijskimi ter tehničnimi varnostnimi ukrepi.
Zagotovite zanesljivost in učinkovitost
Izkoristite naše izkušnje z usposabljanjem več kot 20.000 modelov umetne inteligence. Pridobite ključne vpoglede v učinkovitost, poenostavljeno testiranje in zagotavljanje visoke kakovosti na različnih operacijskih sistemih in več kot 3.000 testnih napravah.
Pogosto zastavljena vprašanja
Kaj je označevanje zvoka?
Oznake za označevanje zvoka označujejo glasovne in zvočne podatke, da pomagajo modelom strojnega učenja prepoznati govor, glasbo in učinke, kar omogoča uporabo v aplikacijah, kot so glasovni pomočniki, pretvorba govora v besedilo in zaznavanje zvočnih dogodkov.
Kaj je označevanje videoposnetkov?
Označevanje videoposnetkov označuje okvirje z oznakami, ki modelom strojnega učenja pomagajo zaznati predmete, dejanja in dogodke, kar omogoča načine uporabe, kot so nadzor, avtonomna vožnja in priporočilo vsebine.
Kaj je označevanje slik?
Označevanje slik slikam dodeljuje pomenljive oznake ali anotacije, kar modelom strojnega učenja pomaga prepoznavati predmete, prizore ali vzorce za uporabo v avtonomnih vozilih, pri prepoznavanju obrazov in v medicinski diagnostiki.
Kaj je označevanje besedila?
Označevanje besedila podatke opremi z oznakami, ki pomagajo modelom strojnega učenja pri razumevanju, kar omogoča naloge, kot so analiza sentimenta, prepoznavanje entitet in razvrščanje namenov za klepetalne robote, iskanje in priporočila, ki jih poganja umetna inteligenca.
Skupaj ustvarjajmo boljši AI
Povejte nam več o svojem projektu. Pokazali vam bomo podatke, ki vam bodo pomagali doseči cilj.
Skupaj ustvarjajmo boljši AI
Povejte nam več o svojem projektu. Pokazali vam bomo podatke, ki vam bodo pomagali doseči cilj.
¹ Od marca 2026
Rešitve
Industrije
Viri
Razišči