Centrum zdrojov

Či už na jednej stránke, cez príručky s postupmi až po webinárske semináre, pozrite sa do zákulisia a objavte, ako riešenia Uber AI poskytujú vysokokvalitné označovanie údajov, testovanie produktov a lokalizáciu generatívnych aplikácií umelej inteligencie, AI/ML, LLM, ADAS, mapovania a NLP, AR/VR, počítačové videnie, robotika a omnoho viac.

Predstavujeme riešenia Uber AI

Máme viac ako 9 rokov odborných znalostí v oblasti riadenia rozsiahlych operácií označovania údajov a ponúkame viac ako 30 pokročilých funkcií vrátane anotácie obrázkov a videa, označovania textu, spracovania 3D mraku bodov, sémantickej segmentácie, označovania zámerov, detekcie sentimentu, prepisu dokumentov a syntetických údajov. generácia, sledovanie objektu a anotácia LiDAR.

Naša viacjazyková podpora zahŕňa viac ako 100 jazykov európskych, ázijských, stredovýchodných a latinskoamerických nárečích a zabezpečuje komplexné školenie o modeloch umelej inteligencie pre rozmanité globálne aplikácie.

Naše riešenia zahŕňajú:

Anotácia a označovanie údajov: Odborné, presné anotačné služby pre text, zvuk, obrázky, video a mnoho ďalších technológií
Testovanie výrobku: Efektívne testovanie produktov s flexibilnými zmluvami SLA, rôznorodými rámcami a viac ako 3 000 testovacími zariadeniami zjednodušenými na zrýchlenie cyklu spustenia
Jazyk a lokalizácia: Prvotriedna používateľská skúsenosť pre všetkých a všade

Validácia s ľudským dohľadom pre fyzickú umelú inteligenciu

V pretekoch o nasadenie robotov, dronov a autonómnych vozidiel záleží na rýchlosti — ale ešte dôležitejšia je bezpečnosť a dôvera. Jediný nesprávne označený objekt môže viesť k nákladným zlyhaniam alebo bezpečnostným incidentom. Preto popredné AI spoločnosti využívajú validáciu Human-in-the-Loop (HITL), aby zabezpečili spoľahlivé správanie svojich modelov v neštruktúrovaných prostrediach.

Prečítaj si odporúčaný článok

Označovanie údajov pre generatívnu AI: Kompletný sprievodca mestom

Táto príručka preskúma význam označovania údajov v generatívnej umelej inteligencii, typy údajov, ktoré je potrebné označiť, a to, ako môže presné označovanie zlepšiť tvorivé možnosti modelov umelej inteligencie. Či už vytvárate reálne obrázky, text alebo kód pomocou vytvorenej umelej inteligencie, kľúčom k vytváraniu vysokokvalitných výstupov je pochopenie spôsobu efektívneho označovania údajov.

Prečítaj si odporúčaný článok

Ako škálovateľné označovanie fúzie 3D senzorov poháňa ďalšiu vlnu fyzickej umelej inteligencie

Každý robot, ktorý sa pohybuje po továrenskej hale, každé autonómne vozidlo, ktoré rozpozná chodca, a každý dron, ktorý pristáva na pohybujúci sa cieľ, sa spolieha na jednu vec: kvalitné označené dáta. S rastúcou zložitosťou fyzickej umelej inteligencie sa však komplikuje aj jej dátový proces. Robotické a autonómne systémy musia spracovávať vstupy z kamier, lidarov, radarov, IMU a GPS senzorov — často v reálnom čase. Práve tu sa označovanie pomocou 3D senzorovej fúzie stáva kľúčovým.

Prečítaj si odporúčaný článok

Preskúmaj naše informačné zdroje

Či už ste nadšencom umelej inteligencie/strojového učenia, vediete tím zameraný na označovanie údajov, testovanie produktov alebo lokalizáciu, alebo máte záujem s nami spolupracovať, nájdete ten správny zdroj informácií.