亚博电子游戏app
使用ml辅助工具提供快速的大规模数据注释
注释功能
高质量的数据注释是成功训练任何AI/ML模型的关键。毕竟，这是你的模型学习它应该做出什么判断的地方。无论是数据注释软件、软件即服务还是托管服务，您都会发现正确的注释功能可以提高速度和效率。亚博电子游戏app随着数据注释软件和工具的进步，让人类参与其中仍然至关重要。人的交互是成功的数据注释的关键元素，也是高质量训练数据的必备要素。
我们领先的数据注释软件作为一个服务平台和众包人力网络在业内是无与伦比的，我们的客户来自170多个不同的国家，拥有超过235种语言的专业知识。我们注释亚博电子游戏app功能,包括,但不限于,图像注释,视频注释、测试、传感器、和音频注释统一提供一个全方位的数据标记工具,不仅能帮助你完成基本的工作,但是这样做你快速到达终点线,有效地和高于一切,准确，高质量的数据。Appen平台是一种数据注释软件服务，它将人类智能的这一关键元素与您的模型在现实世界中成功运行所需的基本事实相结合。
我们为任何标签需求提供技术、人群、行业专业知识和服务，无论是收集、分类、注释、转录或翻译。我们的管理服务、数据注释软件和平台以及所构建的技术为您提供完整的解决方案。了解更多关于我们的业务和平台注释功能，看看我们如何帮助您的人工智能计划。亚博电子游戏app
动作智能标签
我们的智能标记套件的创新能力在数据标注过程中使用机器学习辅助，以自动化和提高您的数据收集和数据标注项目的生产率、质量和交付。机器学习辅助将机器预测与人工标注相结合，提高了人工标注的效率。Appen Smart Labeling专注于机器学习在数据标注过程中提高质量、节省成本和时间的三个具体领域:
Pre-Labeling
速度标签
当贡献者工作时，机器学习提供了工具内的效率、质量和准确性，改善了人体工程学条件。这减少了认知压力，允许贡献者更快、更舒适地工作，增加了注释的吞吐量。
智能验证器
机器学习在最终确定之前验证人类判断。这确保了您只需要为质量判断付费，消除了同行评审的需要，以及您为不符合要求的判断付费的风险。
我们的智能标签支持快速、可扩展的模型部署，同时放心地知道我们合格的贡献者在那里监督和纠正任何判断，如果需要。
注释工具机器学习
机器学习帮助内置在我们行业领先的注释工具中，以节省客户的时间、精力和金钱——提供高质量的培训数据，并加快您的人工智能计划的投资回报率。以下是一些最受欢迎的机器学习工具:
视频对象跟踪
我们的线性插值和视频对象跟踪模型预测对象的位置并自动跟踪它们，从而减少贡献者疲劳。
图像数据标记
预先训练和可训练的IBM图像分类模型可以帮助您节省时间和金钱，方法是自动化数据标记，只发送低可信度的行进行人工标记。
文本注释
使用数据轻松地将模型的预测带入平台，并获得更快、更高质量的注释和更精确的模型性能指标，以便进行再培训。
文本话语集合
机器学习检查收集的文本话语是可用而高品质的，因此您可以减少不可用的话语集合35％，加快聊天测试和部署。
音频注释
使用数据轻松地将模型的预测带入平台，并获得更快、更高质量的注释和更精确的模型性能指标，以便进行再培训。
运行世界级人工智能的客户
我们提供的注释功能亚博电子游戏app的类型
安全数据访问
我们有企业级安全选项，以满足您的敏感数据需求，
安全的人群
我们有企业级安全选项，以满足您的敏感数据需求，
部署选项
私有云部署
可以托管在您的特定云环境上。
本地部署
它可以部署在你的特定网络中无论是气隙式的还是非气隙式的。
我们有企业级安全选项，以满足您的敏感数据需求，
SAML-based单点登录
我们有企业级安全选项，以满足您的敏感数据需求，
最新资讯及资源
什么是数据注释？
阅读更多
Appen数据标注平台的质量控制
阅读更多
什么是图像注释，它如何用于构建人工智能模型?
阅读更多
AI与数据保护:认证与法规
阅读更多
什么是培训数据?
阅读更多
视频注释：它是什么，以及自动化如何提供帮助
阅读更多
我们在培训数据中看到的错误类型：如何识别和避免常见的数据错误
阅读更多
为什么人工注释的数据是机器学习的关键:三个用例
阅读更多
如何为人工智能保护你的数据
阅读更多
什么是数据标签?
阅读更多
外包数据注释项目的5个理由
阅读更多
您应该构建还是购买数据注释工具？
阅读更多
训练数据101 -如何获得可靠的训练数据来驱动你的AI
阅读更多
想建立一个更好的计算机视觉系统吗？给它提供正确的训练数据。
阅读更多
Appen为自主车辆制造商提供高质量的培训数据和质量保证服务
阅读更多
Appen启动了安全工作区解决方案，以保护设施或在家环境中的注释的敏感数据
阅读更多
管理服务的Appen质量控制
阅读更多
为什么人工注释的数据对搜索很重要?在Lucene/Solr Revolution中学习
阅读更多
如何为计算机视觉用例创建训练数据
阅读更多
2021年人工智能市场的五大趋势:数据、用例等方法的转变
阅读更多
如何消除训练数据中的偏差
阅读更多
数据在负责任人工智能中的作用：塑造道德人工智能未来的数据决策
阅读更多
大数据创新峰会的见解2017年：利用非结构化数据的六个步骤
阅读更多
如何解决会话设计中常见的数据挑战
阅读更多
训练数据预算
阅读更多
appant收购Quadrant以扩大基于移动定位的数据收集业务
阅读更多
来自2018年首席数据官峰会的见解:用数据提供卓越的客户体验
阅读更多
在谷歌Cloud Next解决ML训练数据挑战
阅读更多
appto获取图8，为高质量的机器学习训练数据创建行业领先的解决方案
阅读更多
AI和ML培训数据基本指南
阅读更多
人工智能与机器学习相结合的自然语言处理和语音
阅读更多
你的人工智能训练数据中的驾驶质量
阅读更多
Appen的计算机视觉专业知识
阅读更多
机器学习中的文本注释是什么？
阅读更多
Zettabyte时代的数据趋势
阅读更多
在Appen创建机器学习的结构化数据
阅读更多
ML技术:主动学习vs弱监督
阅读更多
如何接近对话AI代理的数据收集
阅读更多
汽车AI部署的综合数据管道
阅读更多
伟大的机器学习数据：它不是数量或质量 - 这是关于两者的
阅读更多
适用于每个人的智能汽车的AI培训数据
阅读更多
现成的训练数据集如何拯救您的ML队伍时间和金钱
阅读更多
Appen培训数据解决方案发布功能增强，以加速客户的人工智能计划
阅读更多
Appen合作伙伴与世界经济论坛创建负责任的AI标准
阅读更多
菲律宾座椅设施获得了人工智能数据集安全收集和标注的ISO27001认证
阅读更多
NLP Strategy | Insights from Conversational Interaction Conference 2017
阅读更多
Crowdsourcing Data: When to Use Curated crowd vs. Crowdsourcing
阅读更多
11月在路上与我们相遇
阅读更多
人工智能数据采集与治理
阅读更多
GumGum找到了一个更好的方法来标注和分类文本和图像
阅读更多
Appen加速AI部署新现成(OTS)数据集
阅读更多
价值链的负责任AI：从数据到部署的伦理方法 - 及以后
阅读更多
Appen在创造适用于所有人的人工智能方面处于行业领先地位
阅读更多
人工智能在金融服务中的四大挑战
阅读更多
大众的集体智慧vs.专家：谁让IBM Watson更聪明？
阅读更多
Brandwatch在向客户提供数字智能洞察方面变得更加灵活
阅读更多
AI在Finovate峰会:超越炒作
阅读更多
伦敦经济学院采用敏捷方法使用Appen进行数据标记
阅读更多
地图比以往更快:这里的技术创建微调地图
阅读更多
Tier 1汽车软件供应商创造更智能的车载信息娱乐系统
阅读更多
宣布Appen新中国网站正式上线
阅读更多
Appen的年度人工智能状况报告发现，高管参与激增，投资激增
阅读更多
AutoSens底特律车展上最具创新的三个汽车AI应用
阅读更多
Appen宣布聘用Wilson Pang为首席技术官
阅读更多
未来工作：在家工作
阅读更多
加强领导团队与关键高管的招聘，以支持持续增长
阅读更多
艾伦人工智能研究所；加强学者的研究经验
阅读更多
Appen自然语言处理与语音技术
阅读更多
RE·WORK与Appen CTO Wilson Pang的问答
阅读更多
如何构建成功的计算机视觉应用程序
阅读更多
克服AI部署挑战
阅读更多
CVPR 2019:计算机视觉领域的进展与挑战
阅读更多
AutoML是什么?
阅读更多
构建机器学习模型时，不要从零开始
阅读更多
CallMiner通过大规模注释解决方案提供快速准确的客户洞察
阅读更多
Appen完成图8的获取并实现关键集成里程碑
阅读更多
AI专家提供真实世界AI的全面见解：负责任机器学习的实用指南
阅读更多
汽车人工智能投资的重点第二部分：车外体验
阅读更多
阿彭在路上：今年夏天的活动和贸易展
阅读更多
联邦政府欢迎新高级副总裁促进政府伙伴关系
阅读更多
新发现:普什图语和语调模式
阅读更多
Appen的AI报告年度会发现内部效率的转变
阅读更多
机器学习是如何工作的?采访Appen首席执行官
阅读更多
互操作性对机器学习的未来意味着什么?
阅读更多
O'Reilly Media的人工智能2018年会议的见解
阅读更多
什么是循环机器学习？
阅读更多
一级汽车软件提供商如何创建更智能、更自然的车内信息娱乐系统
阅读更多
如何深入学习正在改变保险业
阅读更多
全球Appen：2019年秋季会议综述
阅读更多
Appen 2018年前五大博客文章
阅读更多
使用Shotzr加速识别哪些图像需要位置元数据
阅读更多
全球业务与凯西爱尔兰®:参见Appen讨论其在增强电子商务购物体验中的作用
阅读更多
Appen提供完全集成的图8解决方案
阅读更多
Appen gear Up将在Interspeech 2017大会上大显身手
阅读更多
Appen公布群体道德准则，打造更好的人工智能
阅读更多
在即将到来的春季活动中与我们会面
阅读更多
Appen机器学习FAQ
阅读更多
如何满怀信心地部署AI
阅读更多
人工智能在汽车应用中的五个挑战
阅读更多
质量保证在人工智能中的作用
阅读更多
AI伦理：建设负责任AI指南
阅读更多
音频、语音和语言处理简介
阅读更多
主要考虑因素；机器学习入门
阅读更多
AIOps是什么?
阅读更多
对话式AI:打造更智能、更可伸缩的模型
阅读更多
如何减少人工智能中的偏见
阅读更多
让人工智能为你的企业工作
阅读更多
《人工智能的价值:探索人工智能技术的机遇与挑战》
阅读更多
为人工智能选择你的金发姑娘问题的4个建议
阅读更多
机器学习将继续存在
阅读更多
进入2020年的人工智能六大趋势
阅读更多
什么是神经网络？
阅读更多
什么是计算机视觉?
阅读更多
汽车人工智能投资的重点:车内体验
阅读更多
激光雷达是什么?
阅读更多
机器视觉与计算机视觉 - 有什么区别？
阅读更多
什么是自然语言处理?
阅读更多
人工智能需要人性化:Appen如何招募人群来改进技术
阅读更多
O'Reilly San Jose：为社交机器人创造自主性
阅读更多
什么是人工智能搜索相关性?
阅读更多
你不能仅仅使用人工智能——你必须用人工智能来领导
阅读更多
Appen收购Leapforce
阅读更多
什么是光学字符识别？
阅读更多
金融服务领域的人工智能投资重点在哪里
阅读更多
AI将创建哪些新工作？
阅读更多
来自纽约人工智能峰会的高管见解
阅读更多
人工智能的好处是改善商业环境
阅读更多
提高广播新闻自动语音识别模型的准确性
阅读更多
人工智能在汽车行业:Appen成立底特律办事处
阅读更多
人工智能如何重塑金融服务
阅读更多
人工智能如何在体验 - 第一世界中重塑汽车行业
阅读更多
5个在商业世界中产生影响的机器学习用例
阅读更多
如何开始:在欧盟建立值得信赖的人工智能
阅读更多
人工智能如何推动电子商务和零售业的创新
阅读更多
微软Bing在多个市场中提高了搜索质量
阅读更多
顶级游戏公司通过人工智能加强客户支持能力
阅读更多
创建真正工作的聊天和虚拟助手
阅读更多
TU Automotive 2018:现实主义者和梦想家如何看待自动驾驶汽车
阅读更多
拼写标准化:一个单词有多少种拼写方法?
阅读更多
赋予社区力量，促进语言研究
阅读更多
人工智能在中国的最新发展
阅读更多
Appen被评为亚太地区技术快速500™冠军
阅读更多
常识AI:让深度学习技术更人性化
阅读更多
Adobe股票:改进大规模资产配置文件的搜索相关性
阅读更多
2018年对话互动洞察：NLP、聊天机器人和喜剧演员
阅读更多
图像处理用户案例
阅读更多
Appen被FlexJobs评为2019年最值得关注的远程工作公司
阅读更多
零售商应该在哪里投资人工智能
阅读更多
Appen和最佳医生在IBM沃森生态系统中合作
阅读更多