Menyederhanakan Kandungan untuk Gergasi AI

Platform AI yang terkenal menghubungi kami untuk meningkatkan model ML sedia ada. Objektif utama mereka adalah untuk menapis kandungan spam, ucapan kebencian dan maklumat salah daripada model.

Memandangkan kemasukan besar data yang kerap mereka kendalikan, mereka berusaha untuk bekerjasama dengan pakar AI-ML yang berorientasikan hasil, dan oleh itu, mereka memilih Macgence. Secara khusus, mereka sedang mencari penyelesaian berkesan yang boleh:

• Kesan ucapan benci, maklumat salah dan spam merentas berbilang domain setiap bulan.
• Menyediakan pelabel berkemahiran tinggi dengan pemahaman yang mendalam tentang norma dan acara budaya tempatan.
• Selain itu, pastikan pelabel fasih dalam berbilang bahasa, termasuk bahasa Inggeris, Sepanyol, Perancis, Mandarin, Itali, Jepun, Arab, Portugis, Turki dan Jerman.

Perlaksanaan Lancar

Berikut ialah peta hala tuju langkah yang kami ikuti untuk memenuhi keperluan pelanggan kami. 

1. Mencipta Pasukan Pelabelan Data Khusus

• Disebabkan oleh kriteria unik dan lanjutan pelanggan kami untuk menilai maklumat salah dan spam, kami mencipta pasukan pelabelan tersuai. Setiap ahli pasukan pelabelan adalah pakar dalam bidang mereka. 
• Untuk memenuhi keperluan ini, sejumlah 30 pasukan telah diwujudkan, setiap satu pakar dalam domain dan bahasa yang berbeza. Akibatnya, pasukan ini terus berkembang dari semasa ke semasa, bekerja tanpa henti untuk menyampaikan lebih daripada 1.5 juta label setiap minggu.
• Bersama antara muka pelabelan kami, kami boleh memenuhi keperluan pengumpulan data khusus pelanggan kami dengan mudah. Kami menyertakan soalan berbilang pilihan, respons percuma, kotak pilihan, penandaan NER, logik bersyarat dan lebih banyak pilihan dalam model untuk memenuhi keperluan mereka.

2. Menugaskan Penyelaras Projek Berdedikasi

• Untuk komunikasi yang telus dan tepat pada masanya dengan pelanggan kami, kami menugaskan mereka penyelaras projek yang berdedikasi. Pasukan kami mengadakan pertemuan dengan pelanggan secara berkala untuk menerima maklum balas dan menambah baik pengalaman mereka di Macgence.
• Penyelaras projek kami yang berdedikasi menambah lapisan keselamatan pada proses dengan melakukan semakan kualiti data sebelum menghantarnya kepada pelanggan. Dengan cara ini, sebahagian besar ralat telah dibubarkan pada akhir kami menghasilkan pengalaman pelanggan yang lebih lancar.
• Malah pelanggan kami agak gembira dengan keputusan kami untuk melantik penyelaras projek yang berdedikasi kerana mereka dapat menyampaikan idea mereka dengan cukup jelas dan juga mereka mendapat jawapan segera kepada pertanyaan mereka.
• Pelanggan juga mengulas bahawa penyelaras projek kami dapat memahami projek mereka dengan lebih baik daripada yang mereka lakukan kerana mereka mempunyai pengalaman praktikal.

Hasil

Pelanggan seronok bekerja dengan kami kerana mereka mendapat hasil yang sempurna dalam masa yang minimum. Macgence berjaya meningkatkan Kawasan Di Bawah Perlindungan model ML pelanggan kami sebanyak 60% yang merupakan pencapaian besar itu sendiri. Malah mereka telah menggandakan bilangan dan menggandakan kualiti set data mereka, dan telah meningkatkan kelajuan saluran paip data mereka sebanyak 15 kali ganda. 

Pelanggan kami agak gembira dengan hasilnya. Mereka kagum dengan pelabel kami yang menurut mereka lebih berkesan dalam mengenal pasti maklumat salah berbanding pemeriksa fakta lain. 

Kami muncul dengan jayanya kerana pelanggan kami telah menerima lebih 55 juta label berkualiti tinggi sepanjang tahun lepas daripada ucapan benci kepada maklumat salah kepada spam.

Permohonan Kesederhanaan Kandungan

Kualiti Data Latihan

Penyederhanaan kandungan memastikan kualiti data latihan untuk model AI/ML dengan menapis data yang tidak berkaitan, tidak betul atau berat sebelah.

Pengesanan dan Mitigasi Bias

Penyederhanaan kandungan dipacu AI mengenal pasti dan mengurangkan berat sebelah dalam set data latihan.

Penapisan Kandungan Toksik

Alat penyederhanaan secara automatik menapis kandungan toksik daripada data latihan. Ini penting untuk membangunkan model AI/ML.

Spam dan Pembuangan Data Tidak Berkaitan

Penyederhanaan kandungan AI mengalih keluar spam dan data yang tidak berkaitan daripada set data latihan. Ini meningkatkan kecekapan model AI/ML.

Cara Macgence

TAT

Akibatnya, data berkualiti tinggi yang patuh tersedia untuk anda gunakan yang disertakan dengan faedah penyesuaian juga yang boleh dihantar dengan cepat

KUALITI

Kami dataset melalui semakan kualiti 2 peringkat yang ketat sebelum penghantaran

PEMATUHAN

Selain itu, Kami Mematuhi kedua-dua pematuhan mandatori HIPAA & GDPR

KETEPATAN

Selain itu, Kami Menyediakan ~98% ketepatan merentas jenis anotasi yang berbeza dan set data model

TIDAK. KES PENGGUNAAN DISELESAIKAN

Selain itu, Kami mempunyai Pengalaman merentasi pelbagai kes penggunaan

Blog Terdahulu