Datenannotation ist eine spezielle Fähigkeit, die Schulung und Erfahrung erfordert. Aufgrund des Mangels an qualifizierten Annotatoren haben Unternehmen jedoch oft Schwierigkeiten, genügend qualifizierte Annotatoren zu finden, um ihren Bedarf an Datenannotationen zu decken. Darüber hinaus erfordert die Datenannotation eine hohe Genauigkeit und Konsistenz, sodass bereits geringfügige Fehler die Datenqualität erheblich beeinträchtigen können. Inmitten der Herausforderungen, die mit den komplexen und zeitaufwändigen Prozessen der Datenkommentierung verbunden sind, müssen Unternehmen ihre Bemühungen um die Datenkommentierung oft schnell skalieren, da ihre Daten aggregiert werden müssen, um die Genauigkeit der Modelle zu verbessern. Aus diesem Grund sind Trainingsdatensätze für das Lernen und die gute Leistung von Modellen des maschinellen Lernens (ML) unerlässlich.
Die technologiegesteuerten und vom Menschen unterstützten Datenkennzeichnungs- und Datenannotationsdienste von Virtusa können Ihnen dabei helfen, die besten Ergebnisse aus Ihren Modellen für künstliche Intelligenz/maschinelles Lernen (KI/ML) und Deep Learning zu erzielen. Unser Expertenteam kann Ihnen bei allen Aspekten der Datenbeschriftung helfen, von der Erstellung eines Plans zur Datenkennzeichnung bis zur Verwaltung und Qualitätsprüfung Ihrer Daten. Wir bieten auch verschiedene Services für die Annotation von Daten an, darunter Bild-, Text- und Videoannotationen.
Erzielen Sie die besten Ergebnisse aus Ihren KI/ML- und Deep Learning-Modellen, indem Sie die technologiegestützten und von Menschen unterstützten Datenetikettierungs- und Datenannotationsdienste von Virtusa nutzen.
Das globale Team von Virtusa für die Akquise von Talenten ist eine der Hauptstärken des Unternehmens und verschafft uns in kürzester Zeit Zugang zu einer Vielzahl von Fähigkeiten, Standorten, Sprachen und kulturellen Nuancen. Wir nutzen Crowdsourcing, um Daten von vielen hochqualifizierten Bewertern annotieren zu lassen. Dank unserer langjährigen Erfahrung in der Zusammenarbeit mit High-Tech-Kunden konnten wir unser robustes Qualitätsmanagement einführen und umsetzen, um die Erwartungen an die Bewerter festzulegen, gefolgt von einer sorgfältigen Überwachung der einzelnen Ergebnisse. Unser engagiertes Qualitätssicherungsteam kennt sich mit Six Sigma, Lean und Audit-Prinzipien aus und unterstützt uns dabei, die Messlatte für die Übererfüllung von Service Level Agreements (SLAs) möglichst hoch zu legen.
- Aktives Lernen, um ein Modell zu trainieren, um Daten genauer zu annotieren
- Transferlernen, um Wissen von einer Aufgabe auf eine andere zu übertragen
- Domainspezifisches Wissen zur Verbesserung der Genauigkeit von Datenannotationen
- Human-in-the-Loop-Methoden zur Gewährleistung der Qualität der Datenannotation