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Learning Spiral AI ist ein vertrauenswürdiger Partner für Datenannotation, der KI- und ML-Teams weltweit dabei unterstützt, intelligentere, schnellere und genauere Computer-Vision-Systeme zu entwickeln. Mit über 300+ erfahrenen Annotatoren und einer nachgewiesenen Erfolgsbilanz bei der Bereitstellung hochwertiger, gekennzeichneter Datensätze, sind wir auf Human-in-the-Loop-Annotation für komplexe visuelle Daten spezialisiert – von Bildern und Videos bis hin zu LiDAR, medizinischen Scans, Satellitenbildern und mehr. Unsere Mission ist es, die Datenpipeline für Unternehmen in den Bereichen autonome Fahrzeuge, intelligente Überwachung, Landwirtschaft, medizinische Bildgebung, Geodatenanalyse, Einzelhandels-KI und anderen Bereichen zu optimieren. Egal, ob Sie Ihr erstes Computer-Vision-Modell trainieren oder in die Produktion skalieren, wir passen uns schnell mit flexiblen Workflows, wettbewerbsfähigen Preisen und domänenspezifischen Ressourcen an. Wir arbeiten mit einem starken Fokus auf: Genauigkeit: Jeder Datensatz durchläuft einen strengen QA-Prozess, der darauf ausgelegt ist, die Branchenstandards zu übertreffen. Tool-Flexibilität: Wir arbeiten mit branchenüblichen Tools und integrieren uns nahtlos in Ihre internen Plattformen. Geschwindigkeit & Skalierbarkeit: Erhöhen Sie die Annotationsteams schnell, ohne die Qualität zu beeinträchtigen – ideal für Startups und Unternehmen gleichermaßen. Kostenlose Pilotprojekte: Wir bieten ein unverbindliches Pilotprojekt an, um unsere Qualität vor der weiteren Skalierung zu demonstrieren. Learning Spiral AI hat Unternehmen geholfen, die Annotationskosten um bis zu 40 % zu senken, die Modellgenauigkeit zu verbessern und die Markteinführungszeit um Wochen zu verkürzen. Unser kundenorientierter Ansatz und transparente Prozesse haben uns zum bevorzugten Annotationspartner für KI-getriebene Innovation gemacht. Wenn Sie daran interessiert sind, rohe visuelle Daten in zuverlässige, produktionsreife Datensätze zu verwandeln – Learning Spiral AI ist bereit zur Zusammenarbeit.

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Kolkata, IN

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1999