Центр ресурсів

Від простого користувача до інструкцій до вебінарів – дізнайтеся, як Uber AI Solutions забезпечує високоякісне маркування даних, тестування продуктів і локалізацію для додатків генеративного штучного інтелекту, AI/ML, LLM, ADAS, картографування, NLP, AR/VR, комп’ютерний зір, робототехніка тощо.

Знайомтеся з Uber AI Solutions

Маючи понад 9 років досвіду в управлінні масштабними операціями маркування даних, ми пропонуємо понад 30 розширених можливостей, зокрема анотування зображень і відео, позначення тексту, обробку 3D-області точок, семантичну сегментацію, тегування намірів, виявлення настроїв, транскрипцію документів, синтетичні дані. створення, відстеження об’єктів і анотації LiDAR.

Наша багатомовна підтримка охоплює понад 100 мов, зокрема діалекти Європи, Азії, Близького Сходу та Латинської Америки.

Наші рішення включають:

Анотація та маркування даних: професійні, точні послуги з анотації для тексту, аудіо, зображень, відео та багатьох інших технологій
Тестування продуктів: ефективне тестування продуктів із гнучкими SLA, різноманітними фреймворками, понад 3 000 тестових пристроїв, усе оптимізовано для прискореного циклу випуску
Мовна підтримка та локалізація: першокласний користувацький досвід для всіх і всюди

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.

Прочитайте запропоновану статтю

Позначення даних для генеративного ШІ: Вичерпний посібник

У цьому посібнику ми розглянемо важливість маркування даних у генеративному штучному інтелекті, типи даних, які потрібно позначати, а також те, як точне позначення може розширити творчі можливості ваших моделей штучного інтелекту. Незалежно від того, чи створюєте ви реалістичні зображення, текст або код за допомогою штучного інтелекту, розуміння того, як ефективно позначати дані, є ключем до отримання високоякісних результатів.

Прочитайте запропоновану статтю

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.

Прочитайте запропоновану статтю

Ознайомтеся з темами нашого ресурсу

Незалежно від того, чи ви любитель штучного інтелекту або машинного навчання, чи очолюєте команду, яка займається маркуванням даних, тестуванням продуктів або локалізацією, чи бажаєте співпрацювати з нами – ви знайдете відповідний ресурс для себе.