Innovatiana: โปรดแนะนำการทำงานแบบออทซอร์ซิ่งป้ายชื่อข้อมูล AI
Innovatiana เป็นบริษัทที่มุ่งเน้นในการสร้างและดูแลชุดข้อมูลแบบกำหนดเองสำหรับแบบจำลอง AI ของคุณ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของแบบจำลอง AI (Machine Learning, Deep Learning, LLM, VLM, RAG, RLHF) ด้วยชุดข้อมูลที่มีคุณภาพสูง
คุณสมบัติสำคัญ
- การทำงานแบบมีศรัทธภาพทางจริยธรรม: Innovatiana ดำเนินการแบบออทซอร์ซิ่งงานป้ายชื่อข้อมูลอย่างมีศรัทธภาพทางจริยธรรม โดยรับคนงานในมาแดกัสการ์และฝึกอบรมให้เข้าใจเกี่ยวกับการประมวลผลข้อมูลและเทคนิคการป้ายชื่อ AI เพื่อให้คนงานป้ายชื่อข้อมูลได้รับเงินเดือนอย่างยุติธรรมมีเงื่อนไขทำงานที่ดีและมีโอกาสพัฒนาในอาชีพ
- การปฏิบัติงานแบบมีความใกล้ชิด: ทุกงานที่มอบให้ Innovatiana จะมีผู้จัดการที่พูดภาษาอังกฤษหรือภาษาฝรั่งเศสเป็นผู้ติดต่อที่สำคัญ เขาจะจัดสร้างทีมคนป้ายชื่อข้อมูลเพื่อให้บรรลุเป้าหมายของคุณและเสนอกำหนดเวลาที่เป็นไปได้จริง
- อัตราค่าที่มี cạnh tranh: Innovatiana เสนอเงื่อนไขที่ยืดหยุ่นสำหรับราคาที่ปรับแต่งให้เหมาะสมกับความสำคัญและทรัพยากรของคุณ ไม่มีค่าบริการประจำเดือนหรือค่าตั้งค่า
การใช้งานในโลกจริง
Innovatiana ได้รับความนับถือจากหลายบริษัทในด้านการทำงานของ Data Scientists, CTOs และ Engineers โดยมีลักษณะดังต่อไปนี้
- Hamza Kohen: เจ้าของฝ่ายการจัดการข้อมูลของบริษัท CAC 40 เสนอว่า Innovatiana ช่วยให้งานป้ายชื่อข้อมูลและการทำความสะอาดข้อมูลเป็นไปอย่างมีระเบียบและมีความยุติธรรม คนงานได้รับเงินเดือนอย่างยุติธรรมและทำงานในเวลาปกติ
- Henri Rion: CEO ของ OX3 เสนอว่า Innovatiana มีประโยชน์ในการตรวจสอบชุดข้อมูลเพื่อฝึกแบบจำลอง Machine Learning ทีมงานมีความมุ่งมั่น ความไว้วางใจและมักค้นหาโอกาสแก้ไขปัญหา และยังชื่นชมในด้านท้องถิ่นของแบบจำลองที่ทำให้สามารถติดต่อและทำงานร่วมกับคนที่เข้าใจความต้องการและข้อ จำกัด ของตัวเองได้
- Tim Keynes: Chief Technology Officer ของ Fluximmo เสนอว่า Innovatiana ช่วยให้งานป้ายชื่อข้อมูลสำหรับแบบจำลองการจำแนกและการรับรู้ข้อความเป็นไปอย่างมีคุณภาพ สำหรับงานที่ต้องตรวจสอบหลายพันโฆษณา inmobilière แบบฝรั่งเศส ทีมงานมีความเสถียรในเวลาและมีระดับการสื่อสารที่ชัดเจน และยังมีความเต็มใจที่จะมอบงานอื่น ๆ เช่น Computer Vision, NLP เป็นต้นให้ Innovatiana ดำเนินการต่อ
เหตุผลที่ควรทำงานแบบออทซอร์ซิ่งป้ายชื่อข้อมูล
- ความจำเป็นของข้อมูลป้ายชื่อสำหรับแบบจำลอง AI: Artificial Intelligence models ต้องการข้อมูลป้ายชื่อในปริมาณมากเพื่อทำนายผล AI ใช้ข้อมูลและอัลกอริทึมเพื่อทำนายผล และเพื่อให้การทำนายเหล่านี้เป็นไปได้ จึงต้องมีข้อมูลป้ายชื่อในปริมาณมาก Data Scientists จึงต้องใช้เวลาเพื่อสร้าง, โปรดแนะนำและปรับแต่งชุดข้อมูลในปริมาณมาก (ภาพ, วีดีโอ, ข้อมูลคงที่และข้อมูลที่เปลี่ยนแปลง) ซึ่งเป็นงานที่เหนื่อยและมีค่าใช้จ่ายสูงแต่เป็นงานที่จำเป็นเพื่อฝึกแบบจำลองการเรียนรู้อัตโนมัติแบบมีผู้ควบคุม (Machine Learning หรือ Deep Learning)
- ความจำเป็นของการประเมินโดยมนุษย์: การป้ายชื่อข้อมูลมีหลายประโยชน์เช่น Computer Vision, Content Moderation และ Natural Language Processing (NLP) ในอนาคต ข้อมูลที่ใช้สร้างแบบจำลอง AI จะต้องปฏิบัติตามกฎหมาย เช่น โครงการกำหนดมาตรฐานของคณะกรรมการยุโรปในด้าน Artificial Intelligence ซึ่งต้องการใช้ชุดข้อมูลที่มีคุณภาพสูงเพื่อ "ลดความเสี่ยงและผลลัพธ์การแบ่งแยกตามเพศ"
Innovatiana มุ่งเน้นที่จะสร้างงานและมอบโอกาสในมาแดกัสการ์ด้วยเงินเดือนและเงื่อนไขทำงานที่ยุติธรรม เพื่อช่วยแก้ปัญหาในด้านความไม่เท่าเทียมกันของโอกาสในโลกและยังช่วยให้คุณสามารถมุ่งเน้นไปที่แบบจำลอง AI, การใช้งานจริงและผลิตภัณฑ์ของคุณได้ด้วยการดำเนินการแบบออทซอร์ซิ่งป้ายชื่อข้อมูลอย่างมีคุณภาพและมีความยุติธรรม
