Appen

Что такое Appen?

Appen — ведущая платформа AI-данных, специализирующаяся на предоставлении тщательно подобранных обучающих данных и передовых инструментов оценки моделей для широкого спектра AI-приложений. Совмещая автоматизацию с человеческой экспертизой, Appen поддерживает аннотирование данных, классификацию и оценку человеческих предпочтений по различным типам данных: текст, аудио, изображение, видео и 3D. Платформа позволяет предприятиям оптимизировать сложные рабочие процессы, повышать качество данных и эффективно масштабировать разработку моделей AI. Решения Appen охватывают обработку естественного языка, распознавание речи, компьютерное зрение и повышение релевантности, обслуживая такие отрасли, как автомобилестроение, технологии, реклама, электронная коммерция и локализация.

Ключевые функции

• Мультимодальная аннотация данных

  Поддерживает аннотирование текста, аудио, изображений, видео, 3D-облаков точек и 4D-данных с помощью гибких и высокоточных инструментов.

• Контроль качества с участием человека

  Сочетает автоматизацию с контролем со стороны человека, включая мониторинг производительности участников, контрольные вопросы и динамическую оценку для обеспечения точности данных.

• Настраиваемое управление рабочим процессом

  Позволяет настраивать параметры задач, назначать участников, проводить многоэтапные проверки и использовать правила маршрутизации для оптимизации выполнения проектов.

• Комплексная оценка моделей

  Поддерживает A/B-тестирование, пользовательское тестирование, red teaming и бенчмаркинг для тщательной оценки производительности моделей AI.

• Возможности генеративного AI

  Предлагает продукты, такие как Reinforcement Learning with Human Feedback, Document Intelligence и автоматизированная разметка NLP, для создания надежных и эффективных генеративных AI-приложений.

• Глобальная краудсорсинговая рабочая сила

  Доступ к разнообразной глобальной сети участников для масштабируемого сбора и аннотирования данных, поддержка многоязычных и локализационных проектов.

Варианты использования

• Обработка естественного языка : Улучшайте понимание человеческого языка AI с помощью аннотирования текста, извлечения и оценки для чат-ботов, виртуальных ассистентов и анализа настроений.
• Обработка речи и аудио : Разрабатывайте точные приложения для распознавания речи, транскрипции и голосового управления с помощью высококачественной аннотации аудиоданных.
• Компьютерное зрение : Обучайте модели для обнаружения объектов, распознавания лиц, сегментации изображений и восприятия автономных транспортных средств с использованием аннотированных изображений и видео.
• Оценка и бенчмаркинг AI-моделей : Проводите тщательное тестирование и оценку моделей AI для обеспечения надежности, снижения предвзятости и повышения производительности перед внедрением.
• Разработка генеративного AI : Используйте обратную связь от человека и автоматизированную разметку для совершенствования больших языковых моделей и генеративных AI-систем с целью получения этичных и точных результатов.
• Локализация и многоязычный AI : Поддержка глобальных AI-приложений с учетом культурных особенностей аннотирования данных и языко-специфического обучения моделей.

Часто задаваемые вопросы