人在回路中:加速AI生命周期

人在回路中:加速AI生命周期HITL机器学习中的策略性应用

循环中的人可以决定AI成功与否。下面是如何战略性地应用人员来提高数据质量和加速AI生命周期。

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Sylvera

个案研究

Sylvera

Sylvera来到CloudFactory寻求定制的注释解决方案,以确保碳抵消项目符合他们的要求。

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网络研讨会

与智慧城市专家兼作家Jonathan Reichental聊天

Keith McCormick和Jonathan Reichental讨论了智能城市、他们收集的数据,以及自动驾驶汽车等人工智能技术的影响。

与世界第一首席数据官聊天发布网络研讨会

网络研讨会

与世界首任首席数据官Usama Fayyad聊天

Keith McCormick和Usama Fayyad在本次随需应变网络研讨会上讨论了自动驾驶汽车、深度学习、NLP和数据科学的未来。

与圈中人专家兼作家罗伯特·莫纳尔(Robert Monar)聊天

网络研讨会

与圈中人专家兼作家罗伯特·莫纳尔(Robert Monar)聊天

对循环机器学习中的人类感兴趣吗?观看Keith McCormick和Robert Monarch关于HITL、劳动力选择、道德和主动学习的讨论。

Nearmap-屋顶几何体

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接近地图|屋顶几何

一家地理空间制图公司向CloudFactory寻求帮助,以扩展新的屋顶几何业务。

amp机器人拇指

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AMP机器人技术

回收技术公司CloudFactory的增长超过了其内部注释高质量数据的能力。

通过战略外包优化RPA的ROI

网络研讨会

通过战略外包优化RPA的ROI

现在是实施机器人过程自动化(RPA)的时候了。我们与SYKES的Ian Barkin讨论最大化ROI、员工决策和异常处理。

近地图拇指

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近地图| AI

地理空间制图公司转向CloudFactory,接管其数据标记功能和缩放操作。

Zyte

个案研究

Zyte

网络抓取技术公司转向CloudFactory,以加快一种新的抓取工具的开发。

决策管理:业务规则和机器学习

网络研讨会

决策管理:业务规则和机器学习

您应该如何将预测模型与现有业务规则相结合?观看与决策管理解决方案首席执行官James Taylor的讨论,了解如何优化ML结果。

最大化机器学习的ROI

网络研讨会

最大化机器学习的ROI

人在回路中如何帮助优化机器学习结果?听取ML专家CloudFactory的Keith McCormick和SmarterHQ首席数据科学家Dean Abbott的意见。

寻找最佳的数据输入服务

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寻找最佳的数据输入服务

数据输入服务可以帮助完成大容量、耗时且对质量敏感的数据转录、清理和充实工作。了解数据输入、常用用例、劳动力选项和大规模数据输入的挑战。188金宝搏亚洲官网

全球首个电影节观众参与软件平台

个案研究

喜酒

FestiVote转向CloudFactory获取启动开创性应用所需的数据。

从映射中节省时间和成本

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壁虎学

Geckomatics转向CloudFactory,以帮助将其经济高效的解决方案扩展到世界各地的更多客户。

学者应用程序

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学者应用程序

学者应用程序转向CloudFactory,以建立和审查他们的奖学金数据库,并扩大他们的用户。

人工数据标注的未来

网络研讨会

人工数据标注的未来

Data annotation正在看到一些进步,比如使用人工智能和自动化,这些似乎有望消除对人工标签的需求。本专题讨论会探讨“人在回路”数据注释的未来,以及您的标签工作人员在未来几年中将扮演的角色。

百灵鸟

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百灵鸟

True Lark求助于CloudFactory,帮助他们扩展数据标记,以开发一个强大的客户通信解决方案。

计算机视觉基本指南

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计算机视觉基本指南

计算机视觉模型需要大量的数据来学习和更新。注释一个小时的视频培训数据需要800小时以上,您当然不希望选择错误的技术或劳动力来注释该数据。本指南将帮助您在计算机视觉数据注释方面做出正确的选择。

构建下一个机器学习数据集

网络研讨会

构建下一个机器学习数据集

为机器学习项目收集初始数据集是成功实现ML算法的第一个障碍。CloudFactory和Keymakr讨论了理想数据集的属性、使用预先创建的数据集的优缺点,以及构建自己的数据集的最佳实践。

6数据注释工具的主要功能

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6数据注释工具的主要功能

有些数据注释工具并不适合你的人工智能和机器学习项目。在评估工具提供者时,请记住这六个重要特性。

个案研究

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了解CloudFactory如何帮助蜂鸟技术为世界各地的农民开发作物分析。

通过外包发展平台业务

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通过外包发展平台业务

您是否对扩大平台的用户基础、清理数据库或通过自动化和人工智能进行创新感兴趣?本指南解释了外包如何帮助加速平台增长。

Luminar

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Luminar

CloudFactory帮助Luminar推出了一款产品,极大地提高了自动驾驶汽车的感知能力。

AI 2019的数据工程、准备和标记

汇报

AI 2019的数据工程、准备和标记

对于希望利用高级机器学习的组织来说,最大的挑战是获取大量干净、准确、完整和标记良好的数据来训练ML模型。人工智能分析公司Cognilytica探索了可用数据的竞争,并评估了对人工智能清理、增强和注释数据的解决方案的需求。

计算机视觉的图像标注

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计算机视觉的图像标注

机器学习通常由图像数据推动。在本指南中,学习有关图像注释的基础知识、常用技术和关键工作人员注意事项。

数据准备:数据科学家希望你知道的事情

网络研讨会

数据准备:数据科学家希望你知道的事情

CloudFactory的Paul Christianson和Infinia ML数据科学家Ben Schneller讨论了数据科学家希望您了解的有关为AI项目准备数据、数据准备策略和大规模高质量培训数据注释的内容。

用于机器学习的数据注释工具

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用于机器学习的数据注释工具

选择正确的工具来注释数据可以节省时间、金钱和挫折感。本指南将帮助您为机器学习项目选择最佳的数据注释工具。

赢得质量数据竞赛的5种QA方法

网络研讨会

赢得质量数据竞赛的5种QA方法

每个数据标签项目的最终目标都是高质量的数据,但如何实现这一目标呢?有几种QA工作流类型,但在数据输出的质量和速度方面,每种类型都有优缺点。在本次小组讨论中,我们将探讨5个用于数据标记的质量保证工作流,包括工具、人员配置,以及每个工作流如何影响吞吐量和数据质量。

质量培训数据的基本指南

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质量培训数据的基本指南

你是在训练机器学习算法还是计划扩大团队的训练数据操作?这里有一些技巧可以确保您的人员、过程和工具产生高质量的培训数据。

改善人工智能模型的结果和准确性

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Sensor-as-a-Service公司

Sensor-as-a-service初创公司最终找到了一个可以帮助他们扩展的注释解决方案。

异端

个案研究

异端

Heretik希望让法律合同审查变得不那么乏味,所以他们创造了一个以人工智能为燃料的解决方案。了解CloudFactory是如何帮助他们的软件实现生命的。

外包商质量指南

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外包商质量指南

在创建可靠的算法时,数据质量至关重要。对于那些寻求与内部团队质量相当的解决方案的公司来说,外包似乎是不可能的选择。没有恐惧。这本电子书将帮助你预测质量水平,你可以期望从数据标签提供商。

用人工智能破坏法律空间

个案研究

用人工智能破坏法律空间

了解CloudFactory如何通过简化合同审查流程,帮助Heretik培训其AI模型并扰乱法律行业。

众包工人vs.管理工人

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众包工人vs.管理工人

Hivemind的数据科学家创建了3个相同的任务,并雇佣了两个团队来完成它们。众包员工和管理型员工在准确性、速度和有效成本方面有何不同?

Bizly发现管理型员工队伍的好处

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古怪的

Bizly找到了完美的员工队伍,帮助其将活动规划平台扩展到18000多个场馆。

良好数据标签供应商的5个品质

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良好数据标签供应商的5个品质

并非所有外包数据标签合作伙伴都适合每一个机器学习项目。以下是供应商评估之前、期间和之后需要考虑的5件事。

为什么使用数据科学家进行数据标记是一个大错误

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为什么使用数据科学家进行数据标记是一个大错误

你的内部数据科学家不应该为机器学习项目做乏味的数据标记工作。他们应该专注于更重要的创新。一个数据科学家给一个一小时的视频加注释要花多少钱?

数据标签的最终指南

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数据标签的最终指南

通过外包人工智能和机器学习项目的数据准备工作,让数据科学家可以从事更重要的工作。这里有一个关于选择正确的数据标签工作人员、流程和工具的有用指南。

向数据标签提供商提出的20个关键问题

工作手册

向数据标签提供商提出的20个关键问题

当你创建高性能的机器学习模型时,你需要高质量的、有标签的数据……还有很多。得到它可能是一个挑战。越来越多的创新者正在外包数据标签业务,以便他们的团队能够专注于战略和创新。选择数据标签合作伙伴是一个重要的决定,它会影响您的模型性能和推向市场的速度。以下是您在寻找数据标签服务时需要问的问题。

内部与管理劳动力数据标签合作伙伴

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内部与管理劳动力数据标签合作伙伴

准备和标记数据需要花费大量的时间和资源。了解为什么将数据准备工作外包给受管理的员工团队合作伙伴是一个好的业务决策,以及外包工作时内部职责如何转移。

数据标签提供商将交付质量数据的3个标志

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数据标签提供商将交付质量数据的3个标志

外包数据标签合作伙伴使用的人员、流程和工具对最终数据质量有很大影响。以下是数据合作伙伴提供高质量工作的3个迹象。

一些数据标签提供商将数据质量置于危险境地的6种方式

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一些数据标签提供商将数据质量置于危险境地的6种方式

数据标签提供商提供的数据质量水平取决于多个劳动力、QA和工具因素。这里有6种方式*一些*数据标签提供商将你的数据质量置于危险之中。

医疗AI公司

个案研究

医疗AI公司

医疗AI公司在6个月内为24000张图像贴上标签,保持领先地位。

保险公司

个案研究

保险公司

一家保险公司在专门的云团队的帮助下扩展了业务,该团队负责处理前端数据处理需求。

选择正确的数据标签合作伙伴

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选择正确的数据标签合作伙伴

训练、测试和构建机器学习算法和人工智能项目需要大量的数据。你可能会考虑雇佣一个数据标签服务来减轻你的内部数据科学家和机器学习工程师的负担。但这意味着什么呢?观看网络研讨会,了解在雇用数据标签服务之前需要了解的内容。

赢得市场竞争

网络研讨会

赢得市场竞争

为计算机视觉开发高性能的深度学习模型需要在前期制作中对人员、工具和过程进行战略性组合。观看网络研讨会,了解如何简化数据标记和实验过程,以加快ML培训和上市时间。

金融服务公司

个案研究

金融服务公司

一家金融服务公司通过管理员工,将周转时间从几天提高到几分钟,准确率高达99%。

人群vs.管理团队

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人群vs.管理团队

Hivemind的数据科学家测试了CloudFactory的托管员工和领先的众包平台的匿名员工,以完成一系列相同的任务,从基本任务到更复杂的任务,以确定哪个团队提供了最高质量的结构化数据集以及相对成本。

在质量培训数据和社会影响方面开展合作

个案研究

在质量培训数据和社会影响方面开展合作

Azavea采访了几家领先的数据标签公司,并认真比较了它们的定价、方法和文化价值。了解CloudFactory脱颖而出的原因。

扩展质量培训数据

白皮書

扩展质量培训数据

如果你需要人来处理人工智能所需的部分大数据,你就需要一支可靠的员工队伍。不止你一个人:越来越多的企业正在利用内部员工、承包商和众包来完成这类工作,行业分析师预计,这一趋势在未来两年将显著增加。

伊博塔为购物者省钱

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Ibotta

伊博塔发现,在一年中最繁忙的零售季节,人们和技术可以扩展数据验证过程。

匿名人群与管理团队

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匿名人群与管理团队

数据科学技术开发人员Hivemind设计了一个定量实验,以确定哪种类型的员工完成了一系列日益复杂的任务,以提供最高质量的结构化数据集。观看网络研讨会,了解哪些员工表现更好。

人工智能技术堆栈中的人类

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人工智能技术堆栈中的人类

人工智能终于起飞了。为什么是现在,企业如何使用它?实施的挑战是什么?在这份白皮书中,我们探讨了人工智能的趋势,选择正确工具的重要性,以及如何战略性地部署技术和人力资源。

解决脏数据问题

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解决脏数据问题

数据是当今的黄金,代表着企业的巨大潜在价值。通过分析数据,您可以发现可以帮助您做出更明智决策、改进产品并扰乱整个行业的模式。下载我们的指南以解决脏数据问题。

随需应变蓝图

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随需应变蓝图

按需招聘是完成工作的新方式。如果你现在不参加的话,以后可能就得赶进度了。了解企业如何利用按需经济作为战略竞争优势。

一种冲击源底漆

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一种冲击源底漆

只要企业家找到比自己做任何事情都便宜的替代方案,外包就一直是一种商业战略。过去20年来,离岸外包一直是这些企业家词汇的一部分。影响采购?嗯,那是一个新的。

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