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Moderación de datos y RLHF

Nuestros especialistas en moderación de datos analizan sus datos estructurados y no estructurados para afinar las capacidades de su IA (incluido LLM), incluidos los sistemas de aprendizaje reforzado a partir de la retroalimentación humana (RLHF), en los que la intervención manual refina el proceso de aprendizaje del agente de IA basándose en la experiencia humana. Podemos proporcionarle expertos disponibles de forma continua para sus tareas más específicas.

RLHF: validación de datos creados por modelos generativos mediante retroalimentación humana

El Aprendizaje por Refuerzo a partir de la Retroalimentación Humana (RLHF) integra la inteligencia y el discernimiento humanos en el proceso de aprendizaje de su IA. Nuestros expertos, con su profunda experiencia en RLHF, intervienen para refinar y validar las decisiones de su IA, aportando un nivel de juicio y matiz que sólo la inteligencia humana puede ofrecer. Las imágenes u otros datos generados sintéticamente se analizan para garantizar que corresponden a escenarios reales. Los errores lógicos se identifican y se vuelven a anotar para crear conjuntos de datos de entrenamiento adicionales que permitan afinar los modelos generativos.

Moderación de contenidos no estructurados y creación de datos de formación para el perfeccionamiento del LLM

Analizando sus datos no estructurados (por ejemplo, datos de redes sociales, recogidos en Internet), creamos prompts y respuestas completas, teniendo en cuenta diversas dimensiones como el tono, el formato de presentación, la justificación y mucho más. Identificamos la distribución óptima de los datos para crear un conjunto básico de datos de entrenamiento o perfeccionar un modelo lingüístico existente.

RLHF: validación de datos creados por modelos generativos mediante retroalimentación humana

El Aprendizaje por Refuerzo a partir de la Retroalimentación Humana (RLHF) integra la inteligencia y el discernimiento humanos en el proceso de aprendizaje de su IA. Nuestros expertos, con su profunda experiencia en RLHF, intervienen para refinar y validar las decisiones de su IA, aportando un nivel de juicio y matiz que sólo la inteligencia humana puede ofrecer. Las imágenes u otros datos generados sintéticamente se analizan para garantizar que corresponden a escenarios reales. Los errores lógicos se identifican y se vuelven a anotar para crear conjuntos de datos de entrenamiento adicionales que permitan afinar los modelos generativos.

Moderación de contenidos no estructurados y creación de datos de formación para el perfeccionamiento del LLM

Analizando sus datos no estructurados (por ejemplo, datos de redes sociales, recogidos en Internet), creamos prompts y respuestas completas, teniendo en cuenta diversas dimensiones como el tono, el formato de presentación, la justificación y mucho más. Identificamos la distribución óptima de los datos para crear un conjunto básico de datos de entrenamiento o perfeccionar un modelo lingüístico existente.

RLHF: validación de datos creados por modelos generativos mediante retroalimentación humana

El Aprendizaje por Refuerzo a partir de la Retroalimentación Humana (RLHF) integra la inteligencia y el discernimiento humanos en el proceso de aprendizaje de su IA. Nuestros expertos, con su profunda experiencia en RLHF, intervienen para refinar y validar las decisiones de su IA, aportando un nivel de juicio y matiz que sólo la inteligencia humana puede ofrecer. Las imágenes u otros datos generados sintéticamente se analizan para garantizar que corresponden a escenarios reales. Los errores lógicos se identifican y se vuelven a anotar para crear conjuntos de datos de entrenamiento adicionales que permitan afinar los modelos generativos.

Cajas delimitadoras

El Bounding Box es el tipo de anotación más sencillo y probablemente el más utilizado. A menudo se subestima la complejidad de las tareas de etiquetado de Bounding Box: la falta de precisión puede dificultar o alargar el aprendizaje. Los etiquetadores de datos de Innovatiana están formados en las mejores técnicas de anotación: nuestro enfoque, que incluye formación obligatoria y revisión de la calidad, garantiza el máximo nivel de calidad.

Cuboides

Un formato de anotación similar al Bounding Box... ¡pero en tres dimensiones! Especialmente útil para sus productos de AI si trabaja en el sector de la automoción (¡pero no sólo!).

Polígonos

Para facilitar el aprendizaje de sus modelos, puede optar por anotar los objetos con polígonos, delimitándolos con gran precisión para eliminar el ruido. Así evitará anotar elementos irrelevantes que podrían confundir su modelo. Por supuesto, esto lleva un poco más de tiempo... pero la buena noticia es que nuestros etiquetadores de datos han sido formados en las mejores herramientas para etiquetar polígonos en un tiempo razonable.

Puntos clave

¿Qué más se puede decir? Son puntos sobre imágenes. ¿Para qué sirven? A menudo para entrenar modelos de detección o de reconocimiento facial. Para detectar emociones, expresiones, etc. Es un trabajo de precisión que requiere rigor y resistencia... ¡cualidades que caracterizan a nuestros Data Labelers!

Líneas y polilíneas

Líneas, para delimitar secciones de una imagen y entrenar tu modelo de Visión por Computador para reconocer y delimitar carreteras, calles, aceras, etc. Porque aunque tu modelo de detección de objetos para tu coche autónomo sea muy bueno, nadie quiere que su coche confunda una acera con un árbol. Para eso están las Líneas y Polilíneas.

Categorización

A menudo se nos pide que clasifiquemos secuencias de vídeo para entrenar modelos o algoritmos. Nuestros etiquetadores de datos están acostumbrados a hacerlo con las herramientas más potentes del mercado para este tipo de casos de uso, como V7. Así podrá conservar sólo las secuencias útiles, eliminar el ruido y estructurar sus datos de vídeo.

Clasificación de las capas semánticas

¿Tiene miles de imágenes sin usar? Podemos clasificarlas y asociar atributos semánticos a estas clases para que pueda filtrar / buscar sus imágenes sin problemas... ¡o entrenar a un modelo para que lo haga por usted! ¿Tiene un caso sencillo en el que necesita clasificar 1.000 imágenes en 3 categorías diferentes? ¿O un caso complejo en el que necesita clasificar 40.000 imágenes en 40 clases y 50 atributos? Póngase en contacto con nosotros, ¡ya lo hemos hecho!

Segmentos

Segmentos, para generar máscaras en multitud de imágenes, gestionando la oclusión o las superposiciones. Es un trabajo que requiere paciencia, rigor y el uso de herramientas de alto rendimiento. Si no dispone de las herramientas, le recomendamos que utilice CVAT... ¡y que recurra a nuestros Data Labelers, que dominan esta herramienta!

Anotación LiDAR o nube de puntos 3D

La anotación LiDAR (nube de puntos 3D) es una tarea compleja que requiere que los etiquetadores de datos reciban la formación adecuada y utilicen herramientas de etiquetado de datos de alto rendimiento. Para este tipo de casos de uso, creamos grupos de trabajo de etiquetadores de datos experimentados, dirigidos por un gestor de etiquetado de datos experto en la materia.

Cajas delimitadoras

El Bounding Box es el tipo de anotación más sencillo y probablemente el más utilizado. A menudo se subestima la complejidad de las tareas de etiquetado de Bounding Box: la falta de precisión puede dificultar o alargar el aprendizaje. Los etiquetadores de datos de Innovatiana están formados en las mejores técnicas de anotación: nuestro enfoque, que incluye formación obligatoria y revisión de la calidad, garantiza el máximo nivel de calidad.

Cuboides

Un formato de anotación similar al Bounding Box... ¡pero en tres dimensiones! Especialmente útil para sus productos de AI si trabaja en el sector de la automoción (¡pero no sólo!).

Polígonos

Para facilitar el aprendizaje de sus modelos, puede optar por anotar los objetos con polígonos, delimitándolos con gran precisión para eliminar el ruido. Así evitará anotar elementos irrelevantes que podrían confundir su modelo. Por supuesto, esto lleva un poco más de tiempo... pero la buena noticia es que nuestros etiquetadores de datos han sido formados en las mejores herramientas para etiquetar polígonos en un tiempo razonable.

Puntos clave

¿Qué más se puede decir? Son puntos sobre imágenes. ¿Para qué sirven? A menudo para entrenar modelos de detección o de reconocimiento facial. Para detectar emociones, expresiones, etc. Es un trabajo de precisión que requiere rigor y resistencia... ¡cualidades que caracterizan a nuestros Data Labelers!

Líneas y polilíneas

Líneas, para delimitar secciones de una imagen y entrenar tu modelo de Visión por Computador para reconocer y delimitar carreteras, calles, aceras, etc. Porque aunque tu modelo de detección de objetos para tu coche autónomo sea muy bueno, nadie quiere que su coche confunda una acera con un árbol. Para eso están las Líneas y Polilíneas.

Categorización

A menudo se nos pide que clasifiquemos secuencias de vídeo para entrenar modelos o algoritmos. Nuestros etiquetadores de datos están acostumbrados a hacerlo con las herramientas más potentes del mercado para este tipo de casos de uso, como V7. Así podrá conservar sólo las secuencias útiles, eliminar el ruido y estructurar sus datos de vídeo.

Clasificación de las capas semánticas

¿Tiene miles de imágenes sin usar? Podemos clasificarlas y asociar atributos semánticos a estas clases para que pueda filtrar / buscar sus imágenes sin problemas... ¡o entrenar a un modelo para que lo haga por usted! ¿Tiene un caso sencillo en el que necesita clasificar 1.000 imágenes en 3 categorías diferentes? ¿O un caso complejo en el que necesita clasificar 40.000 imágenes en 40 clases y 50 atributos? Póngase en contacto con nosotros, ¡ya lo hemos hecho!

Segmentos

Segmentos, para generar máscaras en multitud de imágenes, gestionando la oclusión o las superposiciones. Es un trabajo que requiere paciencia, rigor y el uso de herramientas de alto rendimiento. Si no dispone de las herramientas, le recomendamos que utilice CVAT... ¡y que recurra a nuestros Data Labelers, que dominan esta herramienta!

Anotación LiDAR o nube de puntos 3D

La anotación LiDAR (nube de puntos 3D) es una tarea compleja que requiere que los etiquetadores de datos reciban la formación adecuada y utilicen herramientas de etiquetado de datos de alto rendimiento. Para este tipo de casos de uso, creamos grupos de trabajo de etiquetadores de datos experimentados, dirigidos por un gestor de etiquetado de datos experto en la materia.

Nuestro método

Un equipo de etiquetadores de datos profesionales, dirigido por profesionales, para ayudarle a crear y mantener conjuntos de datos de calidad para sus necesidades de externalización de IA(anotación de datos para modelos de Machine Learning, Deep Learning o NLP).

Fase 1
reunión de iconos

Estudiamos sus necesidades

Le ofrecemos apoyo a medida, teniendo en cuenta sus limitaciones y plazos. Le asesoramos sobre su infraestructura de etiquetado, el número de Data Labelers necesario para satisfacer sus necesidades y el tipo de anotaciones que debe utilizar.

Paso 2
icono apretón de manos

Llegamos a un acuerdo

En 48 horas, realizaremos una prueba (gratuita) para ofrecerle un contrato adaptado a sus necesidades. No bloqueamos el servicio: sin abono mensual, sin compromiso. Cobramos por trabajo.

Paso 3
icono portátil

Nuestros etiquetadores de datos tratan sus datos

Estamos movilizando un equipo de Data Labelers en nuestro centro de servicios de Majunga (Madagascar). Este equipo anglófono y francófono está dirigido por uno de nuestros responsables: su interlocutor privilegiado.

Paso 4
comprobación de iconos

Realizamos una revisión de la calidad

Como parte de nuestro enfoque de garantía de calidad, revisamos el trabajo de nuestros etiquetadores de datos. Esta revisión se basa en una serie de comprobaciones manuales (pruebas de muestras) y automatizadas para garantizarle el máximo nivel de calidad.

Paso 5
icono Cargar

Entregamos los datos

Le proporcionamos los datos preparados( diversosconjuntos de datos: imágenes o vídeos anotados, archivos estáticos revisados y mejorados, etc.), según las condiciones acordadas con usted (transferencia segura o datos integrados en sus sistemas).

¡Estás hablando de nosotros!

He trabajado con Innovatiana en diversas actividades de etiquetado y limpieza de datos, un trabajo que requiere rigor y debe seguir siendo manual... ¡porque la calidad es la clave! Lo que más aprecio de Innovatiana es la garantía de que mis datos son preparados de forma ética, por un estudio de etiquetado cuyo equipo trabaja en horario regular y recibe una remuneración justa.

Hamza Kohen
Jefe de Gestión de Datos, empresa del CAC 40

Innovatiana es de gran ayuda en la revisión de nuestros conjuntos de datos para entrenar nuestros algoritmos de aprendizaje automático. El equipo es dedicado, fiable y siempre busca soluciones. También aprecio la dimensión local del modelo, lo que significa que puedo hablar con personas que entienden mis necesidades y limitaciones. Recomiendo encarecidamente Innovatiana.

Henri Rion
DIRECTOR GENERAL, OX3

Innovatiana nos ayuda a realizar tareas de etiquetado de datos para nuestros modelos de clasificación y reconocimiento de texto, lo que requiere una revisión meticulosa de miles de anuncios inmobiliarios franceses. El trabajo es de gran calidad y el equipo es estable en el tiempo. Los plazos son claros, al igual que el nivel de comunicación. No dudaría en confiar a Innovatiana otras tareas similares (Computer Vision, NLP, etc.).

Tim Keynes
Director de Tecnología, Fluximmo

Varios Data Labelers del equipo de Innovatiana están integrados a tiempo completo en mi equipo de cirujanos y Data Scientists. Todos ellos trabajan juntos para crear productos de IA innovadores. Aprecio el carácter técnico del equipo de Innovatiana, que ha conseguido poner a mi disposición un equipo de estudiantes de medicina con los conocimientos anatómicos necesarios para preparar los datos de alta calidad necesarios para entrenar mis modelos de IA.

Dan D.
Científico de datos y neurocirujano, Children's National

Innovatiana forma parte de la 4ª promoción de nuestra aceleradora de impacto. Su modelo se basa en la externalización de impacto positivo con un centro de servicios (o Estudio de Etiquetado) situado en Majunga, Madagascar. Innovatiana apuesta por la creación de empleo local en zonas insuficientemente o mal atendidas, así como por la transparencia y la mejora de las condiciones de trabajo.

Louise Block
Coordinador del Programa Acelerador
icono del botón anterior
icono del botón siguiente

Etiquetado de datos Subcontratación ética

Somos profesionales del etiquetado ético de datos

Muchas empresas que prestan servicios de etiquetado de datos operan en países de renta baja sobre una base contractual y a menudo impersonal. Los etiquetadores de datos no siempre reciben una remuneración justa ni trabajan en condiciones dignas. En contra de esta "tendencia" del mercado, queremos ofrecer una externalización que tenga sentido e impacto.

icono de externalización ética

Externalización ética

Rechazamos las denominadas prácticasde "crowdsourcing": creamos puestos de trabajo estables y valorados para ofrecerle una subcontratación que tenga sentido e impacto, así como transparencia sobre el origen de los datos utilizados para la IA.

Icono de precio competitivo

Tarifas competitivas

Ofrecemos condiciones flexibles, con precios adaptados a sus necesidades y recursos. Cobramos por trabajo (ejemplo: "etiquetar 50.000 imágenes con recuadros delimitadores"): sin suscripción ni costes de configuración.

Un modelo integrador

Contratamos a nuestro propio equipo en Madagascar y les formamos en técnicas de procesamiento de datos y etiquetado para IA. Les ofrecemos un salario justo, buenas condiciones de trabajo y oportunidades de desarrollo profesional.

Icono del logotipo de Avenir

Un futuro mejor

Queremos contribuir al desarrollo de ecosistemas virtuosos en Madagascar (formación, empleo, inversión local, etc.).

Icono de seguridad y confidencialidad

Sus datos seguros

Prestamos especial atención a la seguridad y confidencialidad de los datos. Evaluamos el carácter crítico de los datos que desea confiarnos y aplicamos las mejores prácticas de seguridad de la información para protegerlos.

Icono Ia

Hacia la adopción de la IA en Europa y Francia

Queremos acelerar la adopción de técnicas de Inteligencia Artificial en Francia y Europa. Creemos en una IA construida éticamente e invertimos en nuestros equipos dedicados al etiquetado de datos.

Diagrama de tratamiento de datos de Innovatiana
Solicite presupuesto: nos pondremos en contacto con usted en 24 horas.

Alimente sus modelos de inteligencia artificial con datos de entrenamiento de alta calidad.