Skip to main content

Image

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 nabori, vključno s podatki o točkah zanimanja (POI), zvokom, videom, slikami in besedilom, ki jih na obsežni ravni zbirajo in označujejo člani naše globalne mreže z več kot 10 milijoni sodelujočih in specializiranih strokovnjakov.¹

Učite se z izkušenj strokovnjakov

Benchmark and fine-tune your models with structured reinforcement learning from human feedback (RLHF), preference ranking, and reward modeling, delivered through custom reinforced learning (RL) gyms built around your specific use case.

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