Ana içeriğe gidin
[NEW] From Automation to Autonomy

How Agentic AI is Reshaping Enterprise Workflows in 2025

X small

Kaynak Merkezi

Tek çağrı cihazından “Nasıl yapılır?” kılavuzlarından web seminerlerine kadar, perde arkasına geçin ve Uber AI Çözümlerinin Üretken AI uygulamaları, AI/ML, LLM, ADAS, haritalama, NLP için nasıl yüksek kaliteli veri etiketleme, ürün testi ve yerelleştirme sunduğunu keşfedin. AR/VR, bilgisayarlı görü, robotik ve çok daha fazlası.

Uber AI Solutions ile tanışın

Büyük ölçekli veri etiketleme operasyonlarını yönetmede 9 yılı aşkın uzmanlığımızla görüntü ve videolara açıklama ekleme, metin etiketleme, 3D nokta bulutu işleme, anlamsal segmentasyon, amaç etiketleme, yaklaşım algılama, belge dökümü, yapay veri gibi 30’dan fazla gelişmiş özellik sunuyoruz oluşturma, nesne takibi ve LiDAR notasyonu.

100’den fazla dile yayılan çok dilli desteğimiz, Avrupa, Asya, Orta Doğu ve Latin Amerika lehçelerini kapsar ve çeşitli küresel uygulamalar için kapsamlı yapay zeka modeli eğitimi sağlar.

Çözümlerimiz şunları içerir:

  • Veri anotasyonu ve etiketleme: Metin, ses, görseller, video ve daha birçok teknoloji için uzman ve yüksek doğruluklu anotasyon hizmetleri

  • Ürün testleri: Esnek SLA'lar, çeşitli çerçeveler ve 3,000+ test cihazıyla verimli ürün testleri, hepsi hızlandırılmış bir sürüm döngüsü için yalınlaştırıldı

  • Dil ve yerelleştirme: Herkes için, her yerde dünya standartlarında kullanıcı deneyimi

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.

Üretken yapay zeka için veri etiketleme: Kapsamlı bir rehber

Bu kılavuz, üretken yapay zekada veri etiketlemenin önemini, etiketlenmesi gereken veri türlerini ve doğru etiketlemenin yapay zeka modellerinizin yaratıcı yeteneklerini nasıl geliştirebileceğini inceler. Oluşturduğunuz yapay zeka ile ister gerçekçi görseller, ister metinler veya kodlar oluşturuyor olun, yüksek kaliteli çıktılar elde etmek için verileri nasıl etkili bir şekilde etiketleyeceğinizi anlamak çok önemlidir.

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.

Kaynak konularımızı keşfedin

İster yapay zekâ/ML meraklısı olun, ister veri etiketleme, ürün testi veya yerelleştirmeye odaklanmış bir ekibin lideri olun ya da bizimle iş ortaklığı yapmak istiyorsanız, size uygun olan kaynağı mutlaka bulacaksınız.

makale

Aracı Yapay Zekâ + Üretken Yapay Zekâ: Kurumsal Karar Almada Yeni Sınır

makale

Aracı Yapay Zekâ için Güven Oluşturma: Geniş Ölçekte Yönetişim, Önyargı Azaltma ve Sorumlu Yapay Zekâ

makale

Otomasyondan Otonomluğa: Aracı Yapay Zekâ, 2025’te Kurumsal İş Akışlarını Nasıl Yeniden Biçimlendiriyor?

makale

Uygun ölçekte aracı yapay zeka sistemleri oluşturmak için kurumsal çerçeveler

makale

Temsilci Yapay Zekâ Teknoloji Yığını: 2026’da Ölçekli Benimseme için İşletmelerin İhtiyacı Var

makale

Temsilcili Yapay Zekâ Ekonomisi: Daha Hızlı Pazara Sunma Süresi, Daha Düşük Maliyet, Daha Yüksek Kalite

Sektörel tek çağrı cihazı

Üretken Yapay Zekâ için Uber Yapay Zekâ Çözümleri

Rehber

E-Ticaret’te yapay zeka: Yenilikçiliği ve Büyümeyi Destekliyoruz

Rehber

Yüksek Lisans ve Yapay Zekâ Modellerini Test Etme ve Değerlendirme

1