用於訓練 ML 模型的可靠 AI 數據收集服務
為全球領先的人工智能公司提供人工智能訓練數據（文本、圖像、音頻、視頻）
準備好查找您丟失的數據了嗎？
完全託管的數據收集服務
由於數據對每個組織的成功都至關重要，據估計，AI 團隊平均花費 80% 的時間為 AI 模型準備數據。 這種數據準備通常包括多個步驟，例如：
- 確定所需的數據
- 確定數據的可用性
- 分析數據
- 採購數據
- 整合數據
- 清理數據
- 資料準備
Shaip 團隊在我們專有的數據收集工具（適用於 Android 和 iOS 的移動應用程序）的幫助下，管理著一支全球數據收集人員隊伍，為您的 AI 和 ML 項目收集訓練數據。 我們可以從各種年齡組、人口統計數據和教育背景中提取大量機器學習數據集，以滿足最苛刻的 AI 計劃。 Shaip 在整個數據收集過程中為您提供幫助，讓您專注於結果並朝著一個方向推動您的 AI 項目： 向前。
用於訓練 AI/ML 模型的專業數據收集解決方案
任何科目。 任何場景。
從跟踪人類交互，到收集面部圖像，再到測量人類情緒——我們的解決方案為希望大規模訓練其機器學習模型的公司提供了重要的機器學習數據集。 作為數據收集服務的領導者，我們幫助客戶跨多種數據類型（包括文本、音頻、語音、圖像和視頻數據）獲取大量高質量的訓練數據，以管理具有獨特場景設置的複雜 AI 項目，以及複雜的註釋。
我們在利用技術的同時了解數據收集的規則、法規和影響。 無論是一次性項目還是您需要持續的數據，我們經驗豐富的項目經理團隊確保整個過程順利進行。
用於自然語言處理的文本數據集
Shaip 認知文本數據收集服務的真正價值在於，它為組織提供了解鎖在非結構化文本數據中發現的關鍵信息的鑰匙。 這種非結構化數據可能包括醫生記錄、個人財產保險索賠或銀行記錄。 大量的文本數據收集對於開發可以理解人類語言的技術至關重要。 我們的服務涵蓋各種文本數據收集服務，以構建高質量的 NLP 數據集。
文本數據收集服務
通過收集特定領域的多語言文本數據（名片數據集、文檔數據集、菜單數據集、收據數據集、票證數據集、短信）來開發自然語言處理，以解鎖在非結構化數據中發現的關鍵信息，以解決各種問題用例。 作為一家文本數據收集公司，Shaip 提供各種類型的數據收集和註釋服務。 如：
收據數據收集
我們幫助您收集來自世界各地的各種類型的發票，如互聯網發票、購物發票、出租車收據、酒店賬單等，並根據需要使用語言。
票務數據集收集
我們幫助您根據您的定制規格從全球採購各種類型的機票，即機票、火車票、巴士票、遊輪票等。
EHR 數據和醫師聽寫成績單
我們可以為您提供現成的 EHR 數據和來自各種醫學專業（即放射學、腫瘤學、病理學等）的醫生聽寫記錄。
文檔數據集集合
我們可以幫助您收集所有類型的重要文件 - 如駕駛執照、信用卡，根據訓練 ML 模型所需的不同地域和語言
用於自然語言處理的語音數據集
Shaip 提供 150 多種語言的端到端語音/音頻數據收集服務，使支持語音的技術能夠迎合全球不同的受眾群體。 我們可以從事任何範圍和規模的項目； 從許可現有的現成音頻數據集到管理自定義音頻數據收集，再到音頻轉錄和註釋。 無論您的語音數據採集項目有多大，我們都可以根據您的需求定制音頻採集服務，構建高質量的 NLP 數據集。
語音數據收集服務
在用於培訓和改進對話式 AI 和聊天機器人的語音/音頻數據收集方面，我們處於領先地位。 我們可以幫助您從 150 多種語言和方言、口音、地區和語音類型中收集數據，然後轉錄（帶有話語）、時間戳並對其進行分類。 我們提供的各種類型的語音數據收集和註釋服務：
獨白演講集
從單個說話者收集腳本化、引導式或自發語音數據集。 演講者是根據您的自定義要求選擇的，即年齡、性別、種族、方言、語言等。
對話演講集
根據自定義要求或項目中的指定，收集呼叫中心座席和呼叫者或呼叫者和機器人之間的引導或自發語音數據集/交互。
聲學數據收集
通過我們的全球合作者網絡，我們可以專業地錄製錄音室品質的音頻數據，無論是餐廳、辦公室或家庭，還是來自各種環境和語言的數據。
自然語言話語集
Shaip 在收集各種自然語言話語以訓練基於音頻的 ML 系統方面擁有豐富的經驗，該系統具有來自本地和遠程說話者的 100 多種語言和方言的語音樣本。
用於計算機視覺的圖像數據集
機器學習 (ML) 模型與其訓練數據一樣好； 因此，我們專注於為您的 ML 模型提供最佳圖像數據集。 我們的圖像數據收集工具將使您的計算機視覺項目在現實世界中發揮作用。 我們的專家可以為您指定的各種規格和情況收集圖像內容。
影像數據收集服務
通過為各種用例（即圖像分類、圖像分割、面部識別）收集大量圖像數據集（醫學圖像數據集、發票圖像數據集、面部數據集或任何自定義數據集），將計算機視覺添加到您的機器學習功能中等。我們提供的各種類型的圖像數據收集和註釋服務：
文檔數據集集合
我們提供各種文件的圖像數據集，如駕照、身份證、信用卡、發票、收據、菜單、護照等。
面部數據集收集
我們提供各種面部圖像數據集，包括從多個種族、年齡組、性別等的人收集的面部特徵、視角和表情。
醫療數據收集
我們提供來自各種醫學專業（如放射學、腫瘤學、病理學等）的醫學圖像，即 CT 掃描、MRI、超聲波、X 射線。
手勢數據採集
我們提供來自全球不同種族、年齡組、性別等人群的各種手勢的圖像數據集。
用於計算機視覺的視頻數據集
我們幫助您逐幀捕捉視頻中的每個對象，然後我們將對象移動、標記並使其可被機器識別。 收集高質量的視頻數據集來訓練您的 ML 模型一直是一個嚴格且耗時的過程，多樣性和所需的大量數據進一步增加了複雜性。 我們 Shaip 為您提供視頻數據收集服務所需的專業知識、知識、資源和規模。 我們的視頻具有最高質量，專為滿足您的特定用例而量身定制。
視頻數據收集服務
收集可操作的訓練視頻數據集，如閉路電視錄像、交通視頻、監控視頻等，以訓練機器學習模型。 每個數據集都是定制的，以滿足您的確切要求。 在我們的視頻數據收集工具的幫助下，我們為各種類型的數據提供收集和註釋服務：
人體姿勢視頻數據集集合
我們提供不同光照條件和不同年齡組的各種人體姿勢的視頻數據集，如走路、坐下、睡覺等。
無人機和航拍視頻數據集集合
我們使用無人機為不同情況（如交通、體育場、人群等）提供帶有鳥瞰圖的視頻數據。
CCTV/監控視頻數據集
我們可以從安全攝像頭收集監控視頻以供執法人員培訓和識別具有犯罪背景的人。
交通視頻數據集採集
我們可以在不同的照明條件和強度下從多個位置收集交通數據，以訓練您的 ML 模型。
為什麼選擇 Shaip 而不是其他數據收集公司
為了有效地部署您的 AI 計劃，您將需要大量專門的訓練數據集。 Shaip 是市場上為數不多的能夠確保大規模提供世界一流、可靠的培訓數據符合法規/GDPR 要求的公司之一。
數據收集能力
根據自定義指南創建、管理和收集來自全球 100 多個國家/地區的自定義數據集（文本、語音、圖像、視頻）。
靈活的勞動力
充分利用我們由 30,000 多名經驗豐富且獲得認證的貢獻者組成的全球員工隊伍。 靈活的任務分配和實時勞動力能力、效率和進度監控。
品質
我們的專有平台和熟練的勞動力使用多種質量控制方法來達到或超過為收集 AI 培訓數據集而設定的質量標準。
多樣、準確、快速
我們的流程通過直接從應用程序和 Web 界面更輕鬆的任務分發、管理和數據捕獲來簡化收集流程。
數據保障及安全
通過將隱私作為我們的首要任務來保持完整的數據機密性。 我們確保數據格式受到政策控制和保留。
領域特異性
根據客戶數據收集指南從行業特定來源收集的特定領域數據。
我們的行業專長
我們的人在環數據收集服務為以下行業提供高質量的訓練數據
專業技術
醫療
零售
車用電子應用
金融服務
政府
數據收集過程
選擇 Shaip 作為您值得信賴的 AI 數據收集合作夥伴的理由
人物
專門和訓練有素的團隊：
- 30,000 多名數據創建、標籤和 QA 協作者
- 有資質的項目管理團隊
- 經驗豐富的產品開發團隊
- 人才庫採購和入職團隊
過程
通過以下方式確保最高的流程效率：
- 穩健的 6 Sigma Stage-Gate 工藝
- 一個由 6 Sigma 黑帶組成的專門團隊——關鍵流程負責人和質量合規
- 持續改進和反饋循環
平台
獲得專利的平台具有以下優勢：
- 基於網絡的端到端平台
- 無可挑剔的品質
- 更快的 TAT
- 無縫交付
人物
專門和訓練有素的團隊：
- 30,000 多名數據創建、標籤和 QA 協作者
- 有資質的項目管理團隊
- 經驗豐富的產品開發團隊
- 人才庫採購和入職團隊
過程
通過以下方式確保最高的流程效率：
- 穩健的 6 Sigma Stage-Gate 工藝
- 一個由 6 Sigma 黑帶組成的專門團隊——關鍵流程負責人和質量合規
- 持續改進和反饋循環
平台
獲得專利的平台具有以下優勢：
- 基於網絡的端到端平台
- 無可挑剔的品質
- 更快的 TAT
- 無縫交付
特色客戶
賦能團隊打造世界領先的人工智能產品。
想建立自己的數據集？
立即聯繫我們，了解我們如何為您的獨特 AI 解決方案收集自定義數據集。
常見問題
AI 訓練數據也稱為機器學習數據集或 nlp 數據集。 它是用於訓練 AI/ML 模型的信息。 機器學習模型使用大量訓練數據集（音頻、視頻、圖像或文本）來理解和學習給定數據中的模式，以便在現實生活場景中呈現一組新數據時準確預測結果。
由於需要訓練 AI 模型才能對決策具有洞察力，因此您需要為它們提供相關的、經過清理和標記的數據。 這就是數據收集發揮作用的地方，因為它涉及跨不同領域識別、收集和測量適當的數據集，以使 AI 設置在本質上更直觀，也更適合處理特定的業務問題。
數據收集因您要訓練模型的技術而異。 粗略地說，粗略的類型包括用於 NLP 的文本數據集收集和速度數據集採購，以及用於計算機視覺的圖像數據集和視頻數據集集合。
- 眾包：Amazon Mechanical Turk 等公司使用公共眾包，將收集數據所需的工作分配給願意參與該過程的公共數據註釋者
- 私人人群：一個受控制的數據收集者團隊，以檢查數據來源的質量。
- 數據收集公司：Shaip 是市場上為數不多的可以根據您的要求幫助您獲取任何數據的供應商之一，無論是文本、音頻、視頻還是圖像。
- 要解決的問題是什麼？
- 跟踪 ML 算法所需的關鍵數據點是什麼？
- 捕獲了哪些數據、存儲在何處以及要獲取的數據是否能夠真正解決現實世界中的問題？
- 公司可能無法獲得足夠/大量的內部數據來開發 AI 模型
- 即使數據可用，由於特定客戶集的使用模式（缺乏多樣性），數據也可能存在偏差
- 現有數據可能缺少情境上下文，例如位置、環境條件和其他用於預測結果的相關變量，從而無法滿足客戶要求。
AI 數據收集公司可幫助您確定最適合構思的 AI 模型的數據類型。 此外，一家可靠的公司還會提供數據，根據需要進行相同的配置，通過清晰的來源獲取數據，將數據與需求集成，清理數據並通過註釋、NLP 標準和其他技術進行準備。
AI 數據收集是一個非常專業的領域，需要您首先確定潛在的來源。 將相同的外包給可靠的公司是有道理的，因為他們更有能力創建定制的數據集，同時關注質量、準確性、速度、特異性和明顯的安全性。