Сбор и разметка данных для машинного обучения

Мы предоставляем полный спектр услуг по сбору и разметке данных для обучения и улучшения ML-алгоритмов. Ниже — основные направления нашей работы.

📷 Разметка данных для компьютерного зрения

Сегментация объектов
Разметка поверхности изображения с точным выделением объектов и фона, включая отдельную сегментацию объектов одного класса.

Прямоугольники (bounding boxes)
Быстрая и эффективная разметка целевых объектов с помощью ограничивающих рамок.

Полигоны
Точная разметка контуров объектов сложной формы.

Точки (landmark annotation)
Разметка ключевых ориентиров — например, на лицах, телах, предметах.

Маски (mask annotation)
Создание масок объектов для задач instance segmentation, на изображениях и в видео.

Трекинг объектов на видео
Пометка и отслеживание объектов на видеокадрах (tracking).

Классификация изображений и объектов
Присвоение изображению или объекту одной или нескольких категорий.



📝 Разметка текстов и данные для NLP

Оценка релевантности
Анализ и оценка качества поисковой выдачи, улучшение алгоритмов ранжирования.

Классификация текстов
Разметка текстов по тематикам, признакам или пользовательским сценариям.

Анализ тональности
Разметка эмоциональной окраски высказываний (позитивная / негативная / нейтральная).

Классификация намерений
Разметка пользовательских запросов для диалоговых систем, чат-ботов, голосовых помощников.

Распознавание именованных сущностей (NER)
Выделение в тексте имен, названий, дат и других значимых сущностей.


🔊 Работа со звуком и речью

Транскрибация (расшифровка) аудио в текст
Перевод аудиофайлов в текст, с указанием спикеров и временных меток.

Классификация аудио
Разметка аудиофрагментов по темам, эмоциям или событиям.

Разметка фраз тайм-кодами (контейнирование)
Разметка аудиофайлов точными временными метками по словам или предложениям.


Помимо разметки, мы предоставляем услуги по сбору и предварительной обработке данных различного типа — от живой речи до изображений, видео и текстов.


📦 Сбор и обработка данных

Запись речи
Организация сбора голосовых записей от людей с разными тембрами, акцентами и в разных условиях (шум, тишина, улица и др.).

Сбор медиа-коллекций
Организация сбора фото- и видеоданных по заданным критериям и сценариям.

Контент-модерация
Проверка и фильтрация пользовательского контента по заданным критериям (например, на соответствие политике платформы или законам страны).

OCR-разметка для сканов
Распознавание текста на отсканированных документах и изображениях.

Очистка и структурирование данных (data processing)
Приведение сырых данных в пригодный для машинного обучения формат: удаление шума, нормализация, структурирование.

Валидация решений моделей
Ручная проверка и подтверждение гипотез, принятых ML-моделями — например, оценка предсказаний или классификаций.

Тестирование и сравнение моделей
Создание контрольных выборок и сценариев для сравнения разных моделей или версий одной модели.

Все работы выполняются в соответствии с требованиями проекта, с возможностью масштабирования, быстрой адаптации под новые задачи и строгим контролем качества.

Если вам требуется кастомная разметка или нестандартный сбор данных — свяжитесь с нами, и мы подберем решение под ваш проект.

В наши процессы сбора и разметки данных внедрены регламенты контроля качества, включающие как автоматические проверки (quality gates), так и ручную оценку (human-in-the-loop) на разных этапах выполнения задач. Описанные в регламенте процедуры помогают своевременно обнаруживать и исправлять ошибки и тем самым обеспечивать стабильно высокое качество результатов и соответствие требованиям ТЗ клиента в течение всего времени работы над проектом.

Система контроля включает многоуровневый мониторинг, в ходе которого мы используем:

• регулярные выборочные проверки корректности разметки руководителями групп (старшими специалистами);
• кросс-валидацию (выполнение разметки с перекрытием) на отдельных фрагментах датасетов;
• проверку через сравнение разметки аннотаторов с золотым стандартом (особенно актуально на этапе обучения команды инструкциям по новым задачам);
• автоматизированные системы проверки.

Мы серьезно относимся к вопросам защиты данных и обеспечиваем строгое соблюдение стандартов безопасности на всех проектах.

Если проект выполняется в контуре клиента, мы следуем предоставленным протоколам и стандартам безопасности, включая управление доступом и защиту данных в инфраструктуре клиента. Когда работаем в собственном контуре, все данные обрабатываются на защищенных серверах с ограниченным доступом для наших сотрудников.

Мы стремимся обеспечить соответствие наших бизнес-процессов лучшим практикам безопасности, включая шифрование данных при передаче и хранении и соблюдение минимизации доступа к ним (к данным имеют доступ только те люди, которым они необходимы для выполнения задач). Каждый аннотатор перед началом сотрудничества подписывает соглашение о неразглашении (NDA).

Одно из ключевых преимуществ работы с нами — проактивный подход клиентских и аккаунт-менеджеров.

Довольно часто по мере разработки ML-решений изначальное ТЗ претерпевает изменения, и на это необходимо гибко реагировать — адаптировать процессы, обновлять гайдлайны и инструкции, а иногда и полностью пересматривать подход к задаче и методы (особенно это актуально для задач по сбору данных). Наши менеджеры регулярно инициируют встречи с клиентом для того, чтобы обсудить ключевые метрики, возникающие проблемы или изменения в ходе реализации проекта.

Кроме того, мы мониторим обратную связь от клиентов и на основе выявленных рисков заблаговременно предлагаем потенциальные решения. Для нас крайне важно быть в постоянном контакте с клиентом и обеспечивать полную, регулярную и прозрачную коммуникацию — особенно на этапе запуска проекта, когда мы изучаем требования клиента к результатам и синхронизируем видение.

Для проектов по сбору данных оффлайн у нас есть ограничения по минимальному объему проекта. Также выполнение таких проектов зависит от технического задания и локации, в которой необходимо провести сбор данных.