Разметка данных
для машинного обучения

Мы занимаемся разметкой данных для машинного обучения и задач компьютерного зрения. Проще говоря — помогаем превратить сырые данные в понятные датасеты, с которыми уже можно работать при обучении AI-моделей.

Работаем с разными типами данных: изображениями, видео, текстами. Где-то нужно просто разметить объекты, где-то — выстроить более сложную логику аннотации. Под каждый проект подбираем подход отдельно, без универсальных шаблонов.

В команде — аннотаторы и специалисты по machine learning, поэтому мы смотрим на разметку не только как на процесс, но и как на часть будущей модели. Используем собственный сервис, прописываем гайдлайны, проверяем качество на нескольких уровнях. Это позволяет держать точность на стабильном уровне, даже на больших объемах.

Чаще всего работаем с задачами:
— разметка данных для computer vision (bounding box, сегментация, полигоны, cuboid)
— классификация и тегирование
— разметка текстов и NLP-задачи

Процесс выстроен как полноценный ML pipeline: от подготовки исходных данных до финального датасета. В итоге вы получаете результат в нужном формате — COCO, YOLO, CVAT или другом, который используется в вашем проекте. Данные можно сразу отдавать в обучение, без дополнительной доработки.