Makine Öğrenimi ve Üretken Yapay Zeka için Yapay Zeka Eğitim Veri Hizmetleri
Shaip, yapay zeka ve makine öğrenimi ekiplerinin doğru, tarafsız ve üretime hazır modeller oluşturmasına yardımcı olan lider bir yapay zeka eğitim verisi sağlayıcısıdır. Veri toplama ve etiketlemeden, dilsel düzey model ince ayarına ve model değerlendirmesine kadar, 65'ten fazla dilde ve 60'tan fazla ülkede hizmet vermektedir.
Her Yapay Zeka Modelinin Temeli
Yapay Zeka Eğitim Verileri Nedir?
Yapay zekâ eğitim verileri, bir makine öğrenme modeline kalıpları tanımayı ve tahminlerde bulunmayı öğretmek için kullanılan etiketlenmiş veya yapılandırılmış bilgilerdir. Bu verilerin kalitesi, çeşitliliği ve doğruluğu, bir modelin gerçek dünyada ne kadar iyi performans göstereceğini doğrudan belirler.
Yüksek kaliteli yapay zeka eğitim verileri, gerçek dünya kullanımını temsil eder, doğru şekilde etiketlenmiştir, önyargıyı azaltmak için dengelenmiştir ve veri gizliliği düzenlemelerine uygundur. Düşük kaliteli veriler, yanlış tahminlerin, model yanılgılarının ve pahalı yeniden eğitim döngülerinin önde gelen nedenidir; bu nedenle önde gelen yapay zeka ekipleri, geçici, şirket içi etiketlemeye güvenmek yerine Shaip gibi uzman bir yapay zeka eğitim verisi şirketiyle ortaklık kurar.
Uçtan Uca Yapay Zeka Veri Hizmetleri
Yapay Zeka Eğitim Veri Hizmetlerimiz
Modelin tüm yaşam döngüsü boyunca ihtiyacınız olan her şey — ham verilerin temininden, modelin ince ayarlanmasına ve değerlendirilmesine kadar.
Veri Toplama Hizmetleri
Özel ses, konuşma, görüntü, video ve metin veri kümeleri — 60'tan fazla ülke ve 65'ten fazla dilde toplanmış, gerçek dünyadan, tamamen onaylı veriler; böylece modeliniz çeşitli ve temsili örneklerden öğrenir.
→ daha fazla bilgi edininVeri Açıklaması ve Etiketleme
Eğitimli etiketleyiciler ve alan uzmanları tarafından yapılan piksel hassasiyetinde etiketleme — sınırlayıcı kutular, segmentasyon, adlandırılmış varlık tanıma (NER), duygu ve niyet etiketleme ve transkripsiyon — çok seviyeli kalite güvencesiyle doğrulanmıştır.
→ daha fazla bilgi edininÜretken Yapay Zeka ve LLM Verileri
SFT, RLHF, hızlı yanıt çiftleri, insan tercih sıralaması ve RAG veri kümeleri, doğruluk oranını artırmak, yanılgıları azaltmak ve model davranışını uyumlu hale getirmek için konu uzmanları tarafından sunulmaktadır.
→ daha fazla bilgi edininVeri Doğrulama ve Değerlendirme
Modelin doğruluğunu dağıtımdan önce ve sonra ölçmek ve iyileştirmek için insan müdahalesiyle doğrulama, önyargı ve adalet denetimleri ve kalite kıyaslaması yapılır.
→ daha fazla bilgi edininKullanıma Hazır Veri Kümeleri
Veri kataloğumuzdan kullanıma hazır, önceden etiketlenmiş veri kümeleri — 30 milyondan fazla anonimleştirilmiş tıbbi kayıt, 70,000 saatten fazla konuşma verisi ve fiziksel-yapay zeka senaryoları.
Veri kataloğunu keşfedin →Fiziksel Yapay Zeka ve Robotik Verileri
LiDAR ve nokta bulutu açıklaması, sensör füzyonu, 3B sınırlayıcı kutular, robot yörüngeleri ve otonom makineleri, robotları ve somutlaştırılmış yapay zekayı eğiten gerçek dünya görev senaryoları.
Fiziksel yapay zeka ve robotik alanına bakın →Her Yöntem, Tek Ortak
Veri Türüne Göre Yapay Zeka Eğitim Verileri
Her bir yöntem için işin iki yarısını da biz üstleniyoruz: hazırda bulamayacağınız ham verileri temin ediyor ve modelinizin ihtiyaç duyduğu standarda göre etiketliyoruz. Tek bir ortak, tek bir kalite güvence süreci; veri toplama, etiketleme ve teslimat.
Metin Verisi Toplama ve Açıklama
Biz topluyoruz: Alanına özgü metinler ve belgeler — klinik notlar, sözleşmeler, sohbet ve destek kayıtları ve 65'ten fazla dilde, alanında uzman kişiler tarafından yazılmış hızlı yanıt setleri.
Şunları not ediyoruz: Yapılandırılmamış metni NLP ve LLM eğitim verilerine dönüştüren NER, duygu ve niyet sınıflandırması, varlık bağlantısı ve belge etiketleme.
Konuşma ve Ses Kayıtları Koleksiyonu ve Açıklamaları
Biz topluyoruz: 65'ten fazla dil, aksan, lehçe ve gerçek akustik ortamda ana dili konuşanlar tarafından kaydedilen senaryolu, doğaçlama ve çağrı merkezi konuşmaları.
Şunları not ediyoruz: Otomatik konuşma tanıma (ASR), sesli asistanlar ve konuşma tabanlı yapay zeka için transkripsiyon, konuşmacı ayrıştırma ve tanımlama, zaman damgalama, duygu ve niyet etiketleme.
Görüntü Toplama ve Açıklama Hizmetleri
Biz topluyoruz: Sizin özelliklerinize göre çekilmiş özel görüntü veri kümeleri — yüzler ve biyometrik veriler, belgeler ve fişler, perakende rafları, tıbbi görüntüleme ve modelinizin karşılaşacağı aydınlatma ve coğrafyadaki uç durumlar.
Şunları not ediyoruz: 2B/3B sınırlayıcı kutular, çokgenler, piksel hassasiyetinde anlamsal segmentasyon, referans noktaları ve kilit noktalar.
Video Koleksiyonu ve Açıklama Hizmetleri
Biz topluyoruz: Senaryo gereği ve gerçek hayatta çekilmiş, küresel bir katılımcı ağı tarafından kaydedilen, benmerkezci, çok kameralı, güvenlik kamerası, araç içi kamera ve mağaza içi görüntüler.
Şunları not ediyoruz: Robotik, otonom sürüş, spor ve perakende sektörlerinde video yapay zekası için kare kare nesne takibi, aktivite ve poz tahmini ve olay sınıflandırması.
Fiziksel Yapay Zeka, Robotik ve Sensör Verileri
Biz topluyoruz: Gerçek ortamlardan çoklu sensör yakalamaları — LiDAR, derinlik, IMU, VR hareket yakalama, uzaktan kumanda ve robot yörüngeleri, 1,400'den fazla görev senaryosu ve 9 ortamda.
Şunları not ediyoruz: Vücutlandırılmış yapay zeka için 3 boyutlu sınırlayıcı kutular, nokta bulutu segmentasyonu, sensör füzyonu hizalaması ve görsel dil etiketleme.
Sentetik Veri Üretimi ve Doğrulama
Biz şunları üretiyoruz: Gerçek dünyada veri toplamanın zor, hassas veya güvenli olmadığı durumlarda kullanılan temsili sentetik metin, görüntü ve sensör verileri; nadir olaylar, uzun kuyruklu uç durumlar ve gizlilik kısıtlamalı alanlar.
Şunları doğruluyoruz: Üretimde kalitenin korunması için insan incelemesi, önyargı kontrolleri ve gerçek ile sentetik parçaların bir araya getirilmesi yöntemleri kullanılmıştır.
Modern Yapay Zeka için İnsan Uzmanlığı
Üretken Yapay Zeka ve LLM Eğitim Verileri
Büyük bir dil modeli oluşturmak veya ince ayar yapmak, ham metinden daha fazlasını gerektirir. Shaip, üretken modelleri doğru, güvenli ve uyumlu hale getiren insan uzmanlığını sunar.
Denetimli ince ayar (SFT)
Alanında uzmanlar tarafından yazılmış yüksek kaliteli soru-cevap çiftleri.
RLHF ve tercih sıralaması
Model davranışını uyumlu hale getirmek için insan geri bildirimi ve yanıt karşılaştırmaları.
RAG ve geri alma ile zenginleştirilmiş veriler
Alan bilgisi tabanları, belge gruplama ve sorgu-metin çiftleri, model yanıtlarını kendi içeriğinize dayandırır.
Model değerlendirme
Halüsinasyon denetimi, gerçeklik kontrolü ve kalite kıyaslaması.
Alan uzmanı verileri
Sağlık, hukuk, finans ve daha birçok alanda yetkin uzmanlar tarafından hazırlanan yönlendirmeler, yanıtlar ve değerlendirmeler.
Çok dilli kapsam
65'ten fazla dilde ve uzmanlık alanında deneyimli yorumcular.
Gerçek Dünya İçin Veriler
Fiziksel Yapay Zeka ve Robotik Eğitim Verileri
Robotlar, otonom araçlar ve somutlaştırılmış yapay zekâ, fiziksel dünyadan öğrenir ve bu da hassas 3 boyutlu, sensör ve hareket verileri gerektirir. Shaip, algılama, navigasyon ve manipülasyonu eğitmek için 1,400'den fazla görev senaryosu ve 9 ortamda çok modlu, gerçek dünya veri kümeleri sunar.
LiDAR ve nokta bulutu açıklaması
3 boyutlu sınırlayıcı kutular, anlamsal segmentasyon ve nokta bulutları üzerinde nesne takibi.
Sensör füzyonu
Çoklu sensör algılama için hizalanmış kamera, LiDAR, radar ve IMU verileri.
Robot yörüngeleri ve uzaktan kumanda
Taklit ve pekiştirme öğrenimi için gösterim, eylem ve manipülasyon verileri.
İnsan aktivitesi ve poz tahmini
Güvenli insan-robot işbirliği için kilit noktalar, jestler ve etkileşim verileri.
Nesne tespiti ve takibi
Gerçek zamanlı algılama için kamera ve sensör akışları genelinde çoklu nesne tespiti, sınıflandırması ve takibi.
Gerçek dünya görev senaryoları
Depo, ev, endüstriyel ve dış mekan robotik uygulamaları için 9 farklı ortamda 1,400'den fazla senaryo.
Yapay Zeka Eğitim Verisi Sağlayıcınız Olarak Shaip'i Neden Seçmelisiniz?
Veri Toplama Yetenekleri
Dünyanın dört bir yanından özel yönergelere dayalı olarak özel olarak oluşturulmuş veri kümelerini (metin, konuşma, resim, video) oluşturun, düzenleyin ve toplayın.
Esnek Küresel İş Gücü
10,000'den fazla küresel şirket içi çalışan ve 500'den fazla nitelikli katılımcıdan oluşan kitlesel kaynaktan yararlanın. Gerçek zamanlı iş gücü kapasitesi ve verimliliği.
kalite
Tescilli platformumuz ve yetenekli iş gücümüz, kalite standartlarını karşılamak veya aşmak için birden fazla kalite kontrol yöntemi kullanır.
Çeşitli, Doğru ve Hızlı
Süreçimiz, görev dağıtımını kolaylaştırarak ve verileri doğrudan uygulama ve web üzerinden yakalayarak veri toplama sürecini basitleştirir.
Veri Güvenliği
Gizliliği önceliğimiz yaparak tam veri gizliliğini koruyun. Veri biçimlerinin politika tarafından kontrol edilmesini ve korunmasını sağlıyoruz.
Tam yaşam döngüsü
Veri toplama, açıklama ekleme, üretken yapay zeka ince ayarı ve değerlendirme süreçlerinde tek bir ortak.
Nasıl Rezervasyon Yaparım ?
Eğitim Verilerinizi Nasıl Teslim Ediyoruz
Güvenlik ve Uyumluluk
Bize bir sonraki yapay zeka girişiminizden bahsedin.
Veri toplamadan, etiketlemeye, lisanslamaya ve doğrulamaya kadar; güvenebileceğiniz verilerle pazara daha hızlı ulaşmanıza yardımcı olacağız.
İletişimSıkça Sorulan Sorular (SSS)
1. Yapay zeka eğitim verisi nedir?
Yapay zekâ eğitim verileri, bir makine öğrenme modeline kalıpları tanımayı ve tahminlerde bulunmayı öğretmek için kullanılan etiketlenmiş veya yapılandırılmış verilerdir. Metin, ses, görüntü, video veya çok modlu veriler olabilir ve kalitesi modelin doğruluğunu doğrudan belirler.
2. Yapay zekâ eğitim verileri ne için kullanılır?
Yapay zekâ ve makine öğrenimi modellerini eğitmek, ince ayar yapmak ve değerlendirmek için kullanılır; bunlar arasında bilgisayar görüş sistemleri, konuşma tanıma, diyalogsal yapay zekâ ve büyük dil modelleri yer alır.
3. Shaip ne tür yapay zeka eğitim verileri sağlıyor?
Shaip, veri toplama, açıklama ve etiketleme, LLM ince ayarı ve doğrulama hizmetleri aracılığıyla metin, konuşma ve ses, görüntü, video, çok modlu, fiziksel yapay zeka/sensör ve sentetik veriler sağlar.
4. Shaip eğitim verilerinin kalitesini nasıl sağlıyor?
Her projede alanında uzman veri etiketleyiciler ve fikir birliği incelemesi, örnekleme ve önyargı kontrolleri de dahil olmak üzere çok seviyeli, insan müdahalesi gerektiren kalite güvence süreçleri kullanılır ve niceliksel kalite raporlaması yapılır.
5. Shaip hangi dilleri ve ülkeleri kapsıyor?
Shaip, 65'ten fazla dili desteklemekte ve 60'tan fazla ülkeden onaylı veriler elde etmektedir; ayrıca 1,000'den fazla güvenilir veri uzmanından oluşan bir ağa sahiptir.
6. Verilerim güvende mi ve Shaip hangi sertifikalara sahip?
Evet. Shaip, ISO 27001 ve ISO 9001:2015 sertifikalı, SOC 2 Tip II denetiminden geçmiş, HIPAA uyumlu ve GDPR/CCPA'ya hazır olup, kişisel verilerin maskelenmesi, şifrelenmesi ve rol tabanlı erişim özelliklerine sahiptir.
7. Shaip, doğrusal öğrenme modelleri ve üretken yapay zeka için eğitim verisi sağlayabilir mi?
Evet. Shaip, büyük dil modelleri ve üretken yapay zeka için denetimli ince ayar (SFT), RLHF, insan tercihi sıralaması, RAG veri kümeleri, istem-yanıt çiftleri ve model değerlendirmesi sunmaktadır.
8. Shaip fiziksel yapay zeka ve robotik eğitim verileri sağlıyor mu?
Evet. Shaip, otonom sistemler ve somutlaştırılmış yapay zeka için 1,400'den fazla senaryo ve 9 ortamda LiDAR ve nokta bulutu açıklaması, sensör füzyonu, 3B sınırlayıcı kutular, robot yörüngeleri, SLAM ve navigasyon verileri ve gerçek dünya görev senaryoları dahil olmak üzere fiziksel yapay zeka ve robotik eğitim verileri sağlar.
9. Yapay zeka eğitim verilerinin fiyatlandırması nasıl yapılır?
Fiyatlandırma, veri türüne, hacme, açıklama karmaşıklığına, dillere ve teslim süresine bağlıdır. Shaip, kullanım durumunuzu değerlendirdikten sonra özel bir fiyat teklifi sunar; başlamak için ücretsiz fiyat teklifi isteyin.
10. Shaip hazır veri setleri sunuyor mu?
Evet. Shaip'in veri kataloğunda, tıbbi kayıtlar, çok dilli konuşma ve fiziksel-yapay zeka senaryoları da dahil olmak üzere, kullanıma hazır, önceden etiketlenmiş veri kümeleri lisanslama yoluyla edinilebilir.
11. Shaip'i kullanmaya nasıl başlayabilirim?
Pilot uygulama için kullanım senaryonuzu Shaip'e iletin. Yönergeler ve kalite hedefleri konusunda mutabık kaldıktan sonra, ölçeklendirmeden önce bir örnek veya pilot parti teslim ediyoruz.
