Supahands

0 avis

Supahands est une entreprise basée en Malaisie spécialisée dans la fourniture de services de labellisation de données entièrement gérés pour les applications d'apprentissage automatique. Fondée en 2014, Supahands a évolué pour soutenir les entreprises innovantes en accélérant le développement de l'intelligence artificielle grâce à des services de bout en bout d'annotation d'images, de balisage de données et de validation de données. Avec une main-d'œuvre à distance et des flux de travail optimisés, Supahands gère efficacement des cas limites complexes et ambigus, garantissant la livraison de jeux de données de haute qualité à grande échelle. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Services de labellisation de données complets : Supahands propose une gamme de services incluant l'annotation d'images, la transcription de données, et le balisage et la catégorisation de données, répondant à diverses applications d'IA telles que les véhicules autonomes, la reconnaissance de points de repère faciaux et l'imagerie géospatiale. - Main-d'œuvre à distance : En utilisant une équipe sélectionnée de SupaAgents à distance à travers l'Asie du Sud-Est, Supahands assure un traitement des données efficace et évolutif. - Flux de travail optimisés : L'entreprise intègre la technologie interne avec l'intelligence humaine pour rationaliser les flux de travail, améliorant la précision et la rapidité des tâches de labellisation de données. - Assurance qualité : Supahands emploie des mesures de contrôle de qualité strictes, y compris des processus d'assurance qualité à plusieurs niveaux, pour fournir des jeux de données précis et fiables. Valeur principale et solutions pour les utilisateurs : Supahands répond au besoin crucial de données d'entraînement de haute qualité dans le développement de l'IA en fournissant des solutions de labellisation de données évolutives et précises. En gérant les tâches laborieuses de préparation des données, Supahands permet aux équipes d'apprentissage automatique de se concentrer sur le développement et l'innovation des modèles, accélérant ainsi le déploiement des applications d'IA. Cette approche permet non seulement de gagner du temps, mais aussi de s'assurer que les modèles d'IA sont entraînés sur des jeux de données méticuleusement élaborés, conduisant à une performance et une fiabilité améliorées.