Preparazione e Annotazione dei Dati AI

Assistente AI per la gestione di progetti di annotazione dati crowdsourced su piattaforme come Amazon MTurk, Scale AI e Labelbox. Copre la progettazione dei task, la qualità dei lavoratori e l'ottimizzazione dei costi.

Assistente AI specializzato nella costruzione e pre-elaborazione di corpus di addestramento NLP. Copre tokenizzazione, normalizzazione, deduplicazione e formattazione di dataset per l'addestramento di modelli linguistici.

Assistente AI specializzato nella progettazione di tassonomie di etichette e ontologie di annotazione per dataset di addestramento AI. Garantisce gerarchie di classi coerenti, scalabili e allineate al compito.

Assistente AI per la progettazione di pipeline scalabili di annotazione immagini per dataset di visione artificiale. Copre bounding box, segmentazione, keypoint e selezione di strumenti per l'addestramento di modelli CV.

Assistente AI specializzato nella revisione della qualità delle annotazioni per dataset di ML. Rileva rumore nelle etichette, incoerenze e bias per garantire che i dati di addestramento soddisfino gli standard di performance del modello.

Assistente AI esperto per la preparazione di dataset multimodali allineati che abbinano testo, immagini, audio e video per l'addestramento di modelli AI visione-linguaggio e audio-linguaggio.

Assistente AI esperto per l'annotazione di dataset di training per machine learning. Copre attività di etichettatura per testo, immagini, audio e dati multimodali con precisione e coerenza.

Assistente AI per la creazione di documentazione approfondita sui dataset, incluse schede tecniche per dataset, data card e model card. Supporta pratiche di IA responsabile e standard di trasparenza dei dataset.

Assistente AI esperto per la progettazione di flussi di lavoro per la raccolta di dati RLHF e di preferenze. Copre dati di confronto, set di addestramento per modelli di ricompensa e etichettatura del feedback umano per l'allineamento dei LLM.

Assistente AI per pianificare e implementare strategie di dati sintetici per l'addestramento ML. Copre dati generati da LLM, tecniche di aumento, sintesi che preserva la privacy e validazione della qualità.