Annotation Services
Du benötigst einen hochwertig annotierten Datensatz?
Wir unterstützen dich entlang des Annotationsprozesses, um alles aus deinem Machine Learning Modell rauszuholen!
Herausforderungen
Die Grundlage für gute KI-Systeme und Lösungen zur Textanalyse sind gute annotierte/gelabelte Daten. Beim Annotationsprozess werden bestehende Texte mit Informationen angereichert, z.B. Stimmungen, Entitäten oder Relationen zwischen Textabschnitten. Durch diese Informationen lernen KI-Modelle während des Trainings komplexe Muster und Zusammenhänge zu erkennen. Daraus ergibt sich die Bedeutung präziser und konsistenter Labeling-Arbeit.
Expert*innen für deine Trainingsdaten
Domänen & Branchen Expertise
Durch unsere langjährige Erfahrung und Umsetzung einer Vielzahl von KI-Projekten konnten wir allgemeine Annotation Best-Practices für unterschiedliche Branchen generieren. In Projekten arbeiten unsere Annotierenden eng mit Domänen-Expert*innen zusammen, um auch in komplexen Feldern die höchste Datenqualität zu erzielen.
Projektmanagement
Standardisiertes und bewährtes Prozessvorgehen. Wir arbeiten iterativ und agil, um Kundenanforderungen qualitativ und kostengünstig umzusetzen. Das macht eure Projektaufwände planbar. Kontinuierliches Process-Tracking & Fortschrittskontrolle schafft Transparenz im Tagging-Prozess und in der Modell-Qualität.
AI-Assisted Labeling
Während des Annotationsprozesses werden unsere Mitarbeitenden durchgehend von unserer MLOne Plattform unterstützt. Durch die Plattform erhalten Annotierende kontinuierlich KI-generierte Vorschläge und Feedback. Dies beschleunigt den Labeling-Prozess bei gleichbleibender Qualität.
Die richtige Art von Annotation für deine Lösung
Annotierte und gelabelte Daten sind der Kern jedes ML-Models. Zusammen finden wir die richtigen Labels für deinen Use-Case.
Sentiment Analyse
Klassifiziere Dokumente und Textabschnitte nach Stimmung.
Intent
Weise Abschnitten innerhalb deiner Texte Intents (Absichten) zu.
Entity Recognition
Finde die für deinen Use-Case relevanten Informationen innerhalb von Texten.
6 Gründe für laizee
3 Gründe für laizee
Expertise
Hocherfahrenes Team in den unterschiedlichsten Domänen
Collaboration & Partnerships
Strategische Forschungs-Kooperation mit Universitäten
Containerized Application
Flexible Anpassung auf eure IT-Infrastruktur – ob Cloud oder On-Premise
Datenschutz
Wir erfüllen höchste Standards bei dem Arbeiten mit euren Daten
State-of-the Art
Wir bringen aktuellste Forschung in Anwendungen
Standardisierte Prozesse
Mit Hilfe unseres etablierten “STAMP” ML-Ops Prozess Modells
Annotationsprozess
Unsere Projektmanager*innen begleiten durch die Erstellung eines individuellen Prozesses. Von der Auswahl geeigneter Annotationstypen, passender Tools bis hin zum Workflow.
01
Goal Specification
Gemeinsam mit unseren Expert*innen werden Ziele und Anforderungen an die Annotationen, Metriken und Trainingsdaten aufgestellt oder überarbeitet.
02
Projektmanagement
Jede Branche benötigt eigenes Wissen. Anhand der gewünschten Lösung werden passende Annotierende (Teams) ausgewählt. Gemeinsam im Onboarding wird die nötige Domänenexpertise aufgebaut.
03
Workflow-Optimierung
Unsere ML-Expert*innen stellen Tools und Prozesse für smartere und schnellere Annotations-Workflows zusammen. Seien es Ontologien, AI-assisted Labeling Services oder Kollaborationstools.
04
Annotation
Agil. Kollaborativ. Iterativ. Unser Annotationsprozess unterstützt durch ausgewählte Tools und Prozesse. Echtzeit-Überwachung der Zielmetriken in individuellen Dashboards.
05
Data Quality Assurance
Integration des QA-Workflows in den Annotationsprozess. Sicherstellung der benötigten Datenqualität für das Training eines effizienten und präzisen ML-Modells. Kontinuierliche Verbesserung des Annotations-Workflows anhand der Ergebnisse.