ESTRATEGIA DE DATOS

ESTRATEGIA DE DATOS

Estrategias para
desbloquear anotaciones de datos de calidad a escala

Le ayudamos a navegar por la creciente complejidad de la preparación de datos para entrenar una IA más inteligente y de alto rendimiento. Basándonos en nuestra amplia experiencia en el espacio de la anotación, evaluamos las necesidades de su proyecto y las capacidades actuales y recomendamos las herramientas, los equipos y los procesos necesarios para ofrecer excelentes resultados, a escala.

Estrategias para desbloquear
Diseño de proyectos y flujo de trabajo

Diseño de proyectos y flujos de trabajo

Comenzando con un análisis exhaustivo del proyecto, trabajamos con usted para encontrar posibles obstáculos en el proceso de preparación de datos y crear un diseño de proyecto para aumentar en gran medida la calidad de los datos resultantes y la eficiencia en sus flujos de trabajo desde el principio.

Estrategia de anotación y evaluación de calidad

Definición y perfeccionamiento de las directrices

Las pautas de anotación (las reglas que usan los anotadores para etiquetar los datos de manera consistente) son un factor importante en la calidad resultante de los datos de entrenamiento. Le ayudamos a definir directrices precisas y bien estructuradas desde el principio que sirvan a su modelo y a perfeccionarlas aún más durante el proceso de anotación.

Curación del equipo de anotadores

Diferentes proyectos requieren anotadores con habilidades y experiencia específicas. Comenzando con un gerente de proyecto que comprenda profundamente su caso de uso, le recomendamos un equipo de anotadores que le brindarán resultados de la mejor calidad.

Evaluación de calidad

La calidad es nuestro primer pensamiento, no una ocurrencia posterior. Comenzamos evaluando proactivamente la propia base de datos y luego creamos ciclos de retroalimentación continuos durante el proceso de anotación. Una vez que se prueba el modelo, podemos evaluar reactivamente si algún paso en el proceso de preparación de datos generó errores y hacer las adaptaciones necesarias.

Nuestros 5 factores de calidad de datos

Volumen

¿Es el conjunto de datos lo suficientemente grande como para entrenar adecuadamente el algoritmo?

Cobertura

¿El conjunto de datos cubre todas las condiciones necesarias?

Balance

¿Están todos los casos cubiertos en proporciones iguales?

Exactitud

¿Los anotadores etiquetan los datos con precisión?

Consistencia

¿Las diferentes anotaciones se mantienen coherentes con las directrices o existe ambigüedad?

Estrategia de herramientas

Cuando se trata de herramientas de anotación, no hay una solución única que sirva para todos: incluso pequeñas adaptaciones pueden evitar errores y ganar segundos de tiempo de anotación que pueden sumar decenas de miles de horas ahorradas. Evaluamos su proyecto y hacemos una recomendación sobre la combinación óptima de herramientas, con enfoque en el valor comercial.

28.835 horas de trabajo ahorradas

Al adaptar la herramienta de anotación en un proyecto de anotación que abarcó 10.000 horas de habla espontánea, ahorramos 2,9 horas de trabajo por hora de audio, lo que resultó en un ahorro de 28.835 horas de trabajo, el equivalente a 15 anotadores trabajando a tiempo completo durante un año.

Seguridad y Privacidad

A medida que las aplicaciones de IA amplían su alcance, la seguridad y la privacidad adquieren una nueva importancia. Contamos con los procedimientos de seguridad y privacidad más rigurosos de la industria y ofrecemos orientación sobre los niveles necesarios para su caso de uso, industria y necesidades de cumplimiento.

2015: Configuración de nuestra primera instalación de anotación segura

Para proyectos sensibles, brindamos soporte de extremo a extremo en el diseño e implementación de procedimientos de seguridad y privacidad, hasta e incluyendo la creación de instalaciones de anotación segura.

IA ética

Construir una buena IA significa considerar su impacto en las personas desde el principio. Le ayudamos a identificar dónde pueden introducirse sesgos en los datos de entrenamiento (desde conjuntos de datos desequilibrados hasta decisiones de procesos y equipos) y le brindamos recomendaciones sobre cómo mejorar.

Contenido recomendado

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Creación de una estrategia de anotación de datos escalable

La creación de conjuntos de datos de alta calidad es esencial para el éxito de los proyectos de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML). Subcontratar su estrategia de anotación de datos podría ser la mejor manera de garantizar que la anotación de datos se realice correctamente y siga siendo flexible.

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El flujo de trabajo del aprendizaje automático

Los componentes clave de cualquier flujo de trabajo de aprendizaje automático son la recopilación de datos, el entrenamiento y las pruebas de modelos y el análisis de errores de modelos. La forma de implementar cada fase depende de las necesidades únicas del proyecto.

etiquetado de datos

Minimizar los riesgos de la anotación de datos subcontratada

A medida que el mundo se vuelve cada vez más impulsado por la IA, la confidencialidad de los datos del aprendizaje automático es primordial. Elegir una empresa a la que confiarle sus datos confidenciales puede parecer desalentador, pero no tiene por qué serlo. Sigma.ai aborda la anotación de datos con una mentalidad que prioriza la seguridad, lo que nos diferencia de nuestros competidores.

Trabajemos juntos para construir una IA más inteligente

Ya sea que necesite ayuda para obtener y anotar datos de capacitación a escala, o si necesita una estrategia de anotación completa para satisfacer sus necesidades de capacitación en IA, podemos ayudarlo. Póngase en contacto para obtener más información o para configurar su prueba de concepto.

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