A Appen é uma plataforma de serviços de dados de IA em nível corporativo, que fornece conjuntos de dados de treinamento de alta qualidade, anotação de dados multimodais e serviços de avaliação de modelos para aplicações de aprendizado de máquina e inteligência artificial.
Os serviços centrais da Appen incluem anotação de dados multimodais, fornecimento de conjuntos de dados personalizados e pré-anotados, avaliação de modelos ao longo do ciclo de vida, além de serviços de dados em larga escala apoiados por sua rede global de crowdsourcing.
Aplicável a setores como condução autônoma, tecnologia inteligente, marketing digital, e-commerce e indústria automotiva; cenários incluem desenvolvimento e melhoria de visão computacional, reconhecimento de fala, processamento de linguagem natural e IA generativa.
A plataforma combina ferramentas de automação com revisões humanas e possui mecanismos configuráveis de controle de qualidade e uma rede global de recursos, visando equilibrar precisão e escala.
As empresas podem acessar por meio da plataforma de dados de IA (ADAP) para uso online, ou via API aberta para integração profunda; a plataforma também oferece SaaS em nuvem pública e opções de implantação on-premises.
Cobre desde o desenvolvimento básico do modelo até o ajuste fino, incluindo preparação de dados, otimização de prompts, distilação de modelos e testes de Red Team.
Scale AI é a principal plataforma global de dados de IA e treinamento de modelos, oferecendo anotação de dados de alta qualidade, avaliação de modelos e soluções completas de ponta a ponta para acelerar o desenvolvimento e a implantação de aplicações de inteligência artificial.
O SuperAnnotate AI é uma plataforma de dados para IA de ponta a ponta, voltada para a produção, gestão e governança de dados de treino e avaliação de alta qualidade para modelos de aprendizado de máquina. A plataforma facilita a rotulagem de dados multimodais, ferramentas de assistência inteligente e controle de qualidade ao longo de todo o ciclo, ajudando equipes de IA a acelerar a construção de datasets, medir o desempenho de modelos e otimizar fluxos de trabalho de agentes.
