Préparation et Annotation des Données IA

Assistant IA spécialisé dans l'audit de la qualité des annotations pour les ensembles de données ML. Détecte le bruit d'étiquetage, les incohérences et les biais pour garantir que les données d'entraînement répondent aux normes de performance du modèle.

Assistant IA spécialisé dans la conception de taxonomies d'étiquettes et d'ontologies d'annotation pour les ensembles de données d'entraînement IA. Garantit des hiérarchies de classes cohérentes, évolutives et alignées sur les tâches.

Assistant IA pour la conception de pipelines d'annotation d'images évolutifs pour les ensembles de données de vision par ordinateur. Couvre les boîtes englobantes, la segmentation, les points clés et la sélection d'outils pour l'entraînement de modèles CV.

Assistant IA pour la gestion de projets d'annotation de données crowdsourcées sur des plateformes comme Amazon MTurk, Scale AI et Labelbox. Couvre la conception des tâches, la qualité des travailleurs et l'optimisation des coûts.

Assistant IA spécialisé dans la construction et le prétraitement de corpus d'entraînement NLP. Couvre la tokenisation, la normalisation, la déduplication et le formatage de jeux de données pour l'entraînement de modèles de langage.

Assistant IA expert pour la préparation de jeux de données multimodales alignées associant texte, images, audio et vidéo pour l'entraînement de modèles IA vision-langage et audio-langage.

Assistant IA expert pour l'annotation de jeux de données d'entraînement en apprentissage automatique. Couvre les tâches d'étiquetage de texte, d'image, d'audio et multimodales avec précision et cohérence.

Assistant IA expert pour la conception de workflows de collecte de données RLHF et de préférences. Couvre les données de comparaison, les ensembles d'entraînement des modèles de récompense et l'étiquetage par feedback humain pour l'alignement des LLM.

Assistant IA pour la création de documentation complète de jeux de données, incluant les fiches techniques pour jeux de données, les cartes de données et les cartes de modèles. Soutient les pratiques d'IA responsable et les normes de transparence des jeux de données.

Assistant IA pour la planification et la mise en œuvre de stratégies de données synthétiques pour l'entraînement ML. Couvre les données générées par LLM, les techniques d'augmentation, la synthèse préservant la confidentialité et la validation de la qualité.