Сбор
Подбор подходящих инструментов и методов поиска данных согласно техническому заданию и целям бизнеса
Очистка
Структурирование и классификация данных по заданным атрибутам для создания датасета высокого качества и обучения нейронной сети на чистых данных
Подготовка
Подготовка датасета и метаданных в запрашиваемом формате. Передача исключительных прав на использование и подписание всех закрывающих документов
- ИзображенияСбор изображений из открытых источников и через краудсорсинговые платформы. При необходимости создаются уникальные снимки под задачу, что обеспечивает разнообразие сцен, ракурсов и условий съёмки
- ТекстИзвлечение текстовых данных из различных источников, включая социальные сети, блоги и краудсорсинговые платформы. Сбор текстов на разных языках позволяет охватывать разнообразные темы и стилевые направления
- ВидеоПолучение видеозаписей, необходимых для проектов, связанных с анализом движения, отслеживанием объектов, поведенческой аналитикой и другими задачами. Сбор проводится в различных условиях съёмки, что обеспечивает вариативность данных
- АудиоФормирование наборов аудиофайлов, включая речевую биометрию на разных языках, диалектах и акцентах, с целью создания разнообразного набора аудиоданных для эффективного использования в различных проектах
- Мультимодальные данныеСоздание совмещённых датасетов, включающих изображения, видео, аудио и текст в едином контексте. Несколько уровней информации позволяют моделям улавливать нюансы поведения, контекста и смысла в одной последовательности
- DicomСбор медицинских изображений и данных из клиник, медицинских учреждений и специализированных баз данных. Получение редких или специализированных медицинских данных, необходимых для развития медицинских технологий
- КраудсорсингСбор данных от широкой аудитории, которая выполняет задания в реальных условиях. Метод обеспечивает масштабируемость, разнообразие участников, широкий спектр сценариев и оперативное получение больших объёмов изображений, видео, аудио и текстов. Используется для создания датасетов с высокой вариативностью
- Веб-скрапингАвтоматизированное извлечение данных из веб-источников: сайтов, маркетплейсов, медиаплатформ и открытых реестров. Позволяет системно собирать структурированную и неструктурированную информацию в больших масштабах, обеспечивая широту охвата и актуальность собранного материала
- ПарсингТочное извлечение целевых данных из сложных структур — HTML, API, документов, логов и медиафайлов. Метод подходит для получения специфических элементов (текстов, изображений, метаданных), когда важна корректность структуры и возможность гибкой фильтрации содержания
- Отбор датасетов из открытых источниковПоиск, фильтрация и подготовка материалов из открытых библиотек и репозиториев в соответствии с вашим техническим заданием. Позволяет создавать качественные базы данных с прозрачной лицензией и высокой вариативностью
- Проведение опросовПолучение текстовых и аудиоданных напрямую от респондентов в контролируемой форме. Подходит для сбора обратной связи, описаний, эмоций, мнений и структурированных ответов, формируя ценные датасеты для NLP-, ASR- и рекомендательных моделей
- Рендеринг синтетических данныхГенерация изображений, видео и документов по заданным параметрам для масштабируемости, моделирования редких и сложных сценариев и обучения моделей без рисков, связанных с реальными персональными данными
- КраудсорсингКраудсорсинг — это метод сбора данных с привлечением широкой распределённой аудитории исполнителей. Такой подход позволяет собирать крупные и разнообразные массивы данных, обеспечивая реалистичность и вариативность, требуемую для моделей машинного обучения.
Если вам нужно собрать данные в масштабах, которые невозможно достичь внутренними ресурсами — краудсорсинг решит эту проблему. Мы организуем сбор “под ключ”: подбираем исполнителей, создаём инструкции, контролируем качество, обеспечиваем скорость и полное соответствие техническому заданию. Получайте реальные разнообразные данные быстро, безопасно и с гарантированным результатом.
Оптимизация затрат
Использование краудсорсингового сбора данных более экономично. Исполнители обычно работают на основе оплаты за задание, что, как правило, более рентабельно, чем найм и поддержание штатных сотрудников
Масштабируемость
AI-модели, как правило, работают гораздо эффективнее на больших и разнообразных наборах данных. Краудсорсинг обеспечивает масштабируемость, которая часто может оказаться сложной для внутренних команд
Разнообразие
Разнообразный пул исполнителей обеспечивает широкий охват демографий и сценариев. Благодаря краудсорсингу легко формировать глобальную выборку без затрат на создание распределённых команд
Точность
Чем шире круг сборщиков, тем больше вероятность создать более качественные наборы данных. Такой масштабный подход к сбору уменьшает количество ошибок и повышает качество данных, что способствует разработке более точных моделей ИИ
Нестандартная биометрия
Фотографии людей с различными внешними особенностями. Улучшают устойчивость систем распознавания лиц в реальных условиях
Документы
Изображения документов различных типов: удостоверений, паспортов, пропусков.
Selfie ID
Фото лиц, снятые на фронтальную камеру в разных ракурсах и условиях. Используются для обучения систем распознавания лиц
Речевая биометрия
Запись голосовых образцов разных людей для создания базы данных для распознавания голоса. Включает различные языки, акценты и интонации
Replay атаки
Фото, видео и аудио, воспроизводящие реальные мошеннические сценарии. Применяются для тестирования антиспуфинга
Видео
Видео с различными объектами и в разных условиях освещения и окружения для лучшего понимания визуальных данных алгоритмами
Готовые наборы данных
Нет времени на сбор данных? Мы собрали десятки готовых датасетов для задач биометрии, медицины, умного города, ритейла и безопасности. Каждый набор данных оформлен в удобном формате, снабжён метаданными и полностью подготовлен для обучения моделей.
Свяжитесь с нами!
Станьте клиентом ведущей ИИ-команды по развитию продуктов и решений на основе искусственного интеллекта и машинного обучения.
