Appen

Обзор Appen

Appen является ведущей платформой данных ИИ, которая уже более 25 лет предоставляет высококачественные обучающие наборы данных для питания самых передовых моделей ИИ в мире. Их комплексная сквозная платформа сочетает гибкие услуги с глубокой отраслевой экспертизой, чтобы обеспечить разнообразные, надежные данные, необходимые для построения базовых моделей и готовых к использованию в предприятиях приложений ИИ. По оценкам Gartner, 80% предприятий внедрят генеративный ИИ к 2026 году, и Appen удовлетворяет критическую потребность в доверенных системах через оптимизированные услуги глубокого обучения и фреймворки сотрудничества человека и ИИ.

Платформа поддерживает весь жизненный цикл ИИ, позволяя предприятиям собирать, курировать, тонко настраивать и отслеживать традиционно выполняемые человеком задачи через настраиваемый, проверяемый процесс. Это создает огромную эффективность при сохранении целостности и отслеживаемости данных. Подход Appen к Платформам автоматизации ИИ и API и SDK ИИ гарантирует, что организации могут масштабировать свои инициативы ИИ с уверенностью, подкрепленные десятилетиями опыта в аннотации данных машинного обучения и мультимодальной разметке данных.

Как использовать Appen

Организации начинают с доступа к платформе Appen для определения своих конкретных требований к данным ИИ, будь то аннотация компьютерного зрения, сбор речевых данных или наборы данных для обучения больших языковых моделей (LLM). Рабочий процесс включает загрузку сырых данных, настройку руководств по аннотации и использование глобальной толпы обученных участников Appen или их управляемых сервисных команд. На протяжении всего процесса механизмы контроля качества и циклы обратной связи с человеком гарантируют, что результирующие обучающие данные соответствуют точным спецификациям. Гибкий интерфейс платформы позволяет осуществлять мониторинг и корректировки в реальном времени, обеспечивая постоянное улучшение производительности моделей ИИ через итеративное уточнение обучающих наборов данных.

Основные функции Appen

1. Экспертная аннотация данных – Комплексные услуги разметки данных с более чем 25-летним опытом в отрасли
2. Масштабируемая платформа – Сквозное решение для обработки массивных требований проектов ИИ
3. Контроль качества – Строгие процессы валидации, обеспечивающие высококачественные обучающие наборы данных
4. Гибкое развертывание – Адаптируемые предложения услуг и варианты доступа к платформе
5. Постоянные инновации – Постоянные исследования и инвестиции в технологии для решений данных ИИ

Сценарии использования Appen

• Подготовка обучающих данных для генеративного ИИ для корпоративных приложений
• Аннотация компьютерного зрения для разработки автономных транспортных средств
• Сбор речевых данных для систем распознавания голоса
• Аннотация видео данных для решений наблюдения и мониторинга
• Мультимодальная разметка данных для обучения продвинутых моделей ИИ
• Разработка пользовательских моделей ИИ со специализированными наборами данных
• Обучающие наборы данных для больших языковых моделей (LLM) для обработки естественного языка

Поддержка и контакты

Для запросов о услугах аннотации данных и возможностях платформы ИИ Appen посетите их официальный веб-сайт или свяжитесь с ними по адресу contact@appen.com. Корпоративные клиенты могут получить доступ к выделенным командам управления счетами и технической поддержки для обеспечения успешной реализации своих стратегий данных ИИ.

Информация о компании

Appen Limited является лидером в решениях данных ИИ уже более 25 лет, обслуживая глобальные предприятия и технологические компании. Компания специализируется на предоставлении высококачественных, разнообразных данных, необходимых для построения и совершенствования моделей ИИ в различных отраслях и приложениях.

Вход и регистрация

Доступ к платформе Appen осуществляется через их страницу входа или страницу регистрации для корпоративных решений и услуг данных. Потенциальные клиенты могут начать взаимодействие, связавшись с их отделом продаж для обсуждения конкретных требований к данным ИИ и вариантов доступа к платформе.