- Что такое разметка данных?Разметка данных — это процесс присвоения меток неструктурированной информации, такой как изображения, видео, текст или аудио. Размеченные данные используются для формирования обучающих выборок, необходимых при обучении моделей машинного обучения и систем искусственного интеллекта.
Качественная разметка данных позволяет моделям машинного обучения распознавать объекты, понимать смысл текста, определять настроение высказываний и выполнять сложные задачи — от распознавания речи до управления транспортом.
- АудиоАнализ речи, эмоций и интонаций.
Сегментация по ролям, транскрибация, классификация звуков и фоновых шумов. - ИзображенияАнализ эмоций, действий и состояний.
Разметка лиц, объектов, товаров и дефектов, сегментация сцен и интерфейсов. - ВидеоОтслеживание объектов и траекторий движения.
Прогноз действий, аннотация событий и взаимодействий между участниками сцены. - ТекстКлассификация и структурирование текстов.
Аннотация сущностей, намерений и тональности, создание датасетов для NLP и LLM. - LidarСегментация облаков точек и классификация объектов.
Аннотация кубоидов, построение 3D-карт и треков движения для систем восприятия. - DicomРазметка медицинских изображений и снимков.
Классификация патологий, сегментация органов и подготовка обучающих датасетов для ИИ в медицине.
На стоимость проекта влияют:
Объем данных
Большие датасеты требуют больше ресурсов и времени на разметку
Сроки реализации
Чем короче сроки, тем выше нагрузка и стоимость проекта
Сложность разметки
Цена зависит от типа данных и уровня детализации
Контроль качества
Дополнительные проверки повышают точность, но влияют на цену
- Прямоугольники
- Полигоны
- Сегментация
- Облака точек
- Классификация
- Ключевые точки
- Распознавание сущностей
- Анализ тональности
- Классификация текстов
- Распознавание намерений
- Транскрибация
- Распознавание текста
FAQ
Срок выполнения проекта зависит от сложности задачи и объёма данных. Мы всегда предлагаем реалистичные сроки и оптимизируем процессы, чтобы сократить время выполнения без потери качества.
Да, у нас есть опыт реализации крупных проектов с миллионами объектов разметки. В команде — более 1500 профессиональных разметчиков и широкая аудитория краудсорсинговых платформ, что позволяет быстро масштабировать команды и выдерживать сжатые сроки.
Мы подбираем инструменты под конкретные задачи и тип данных. В работе используем как собственные решения, так и популярные профессиональные платформы: CVAT (Computer Vision Annotation Tool), Label Studio, Labelme, Supervisely, SuperAnnotate, Roboflow, v7 и Adobe Photoshop. При необходимости подключаем автоматическую предразметку и можем работать в инструменте заказчика.
Цена формируется после проведения бесплатного пилотного проекта. На стоимость влияют сроки, требования к качеству, инструменты и тип данных. Часть проектов мы оказываем по ставке 320 рублей/час, в других проектах отталкиваемся от количества единицы разметки (полигона, bbox и пр.).
Да. Каждый заказчик и каждая задача уникальны, поэтому для каждого проекта назначается отдельный аккаунт-менеджер. Он помогает гибко настраивать процесс, оперативно вносить изменения и подбирать оптимальные решения под цели ML-команды.
Мы более 7 лет создаём датасеты для 12+ индустрий. Среди них — общественная безопасность, медицина, промышленность, транспорт и логистика, ритейл, сельское хозяйство, энергетика, робототехника, финтех, сельское хозяйство. Мы реализовали проекты в области компьютерного зрения, обработки естественного языка и работы с мультимодальными данными.
Свяжитесь с нами!
Станьте клиентом ведущей ИИ-команды по развитию продуктов и решений на основе искусственного интеллекта и машинного обучения.
