Tasq.ai – La piattaforma di ottimizzazione dei dati AI orientata alla produzione
Il 95% dei modelli AI perde precisione entro 6 mesi dal deployment a causa del drift dei dati e dei casi limite. I casi limite del mondo reale, il drift dei dati e le anomalie non etichettate introducono punti ciechi che degradano le prestazioni nel tempo. La maggior parte delle piattaforme si ferma ai dati di addestramento, lasciando gli ambienti di produzione senza strumenti per mantenere o migliorare la precisione del modello.
Tasq.ai colma questa lacuna critica. È l'unica piattaforma appositamente costruita per ottimizzare i sistemi AI in produzione, mantenendo una precisione del modello superiore al 95% in produzione. Attraverso cicli di arricchimento continui, Tasq.ai identifica i problemi di qualità dei dati in tempo reale, li instrada attraverso flussi di lavoro ibridi che combinano l'esperienza AI e umana, e reinserisce i dati corretti nel pipeline attivo. Questo riduce la correzione manuale dei dati dell'80%, mantenendo i modelli affilati, precisi e reattivi ai cambiamenti delle condizioni.
Fidato da oltre 30 team aziendali che elaborano oltre 1 miliardo di punti dati tra le aziende Fortune 500.
Differenziatori principali:
* Ottimizzazione della produzione live Rileva e risolve i problemi di dati in tempo reale per prevenire il decadimento del modello
* Cicli di arricchimento Crea cicli di feedback chiusi che migliorano continuamente la qualità dei dati
* Flussi di lavoro ibridi AI + umani Distribuisce i compiti in modo intelligente tra modelli ML ed esperti globali
* Visibilità a livello aziendale Traccia ROI, tendenze di precisione e KPI operativi
* Elaborazione multi-modale, elastica Gestisce testo, immagini, video e audio con infrastruttura scalabile
* Integrazione MLOps senza soluzione di continuità Si connette facilmente ai sistemi esistenti con un setup minimo
Ideale per: Team di e-commerce che affinano la precisione del catalogo, piattaforme di contenuti che mantengono la qualità della moderazione, aziende robotiche che migliorano i sistemi di percezione e la gestione dei casi limite, e rivenditori che abbinano prodotti attraverso formati complessi
Perché Tasq.ai funziona meglio:
* Rispetto agli strumenti di etichettatura: Ottimizziamo i modelli distribuiti invece di prepararli solo per i dati di addestramento e preveniamo cicli di riaddestramento del modello costosi.
* Rispetto ai MLOps generici: Aggiungiamo controllo di qualità integrato attraverso l'arricchimento.
* Rispetto alle soluzioni interne: Offriamo un'implementazione più rapida con scala di livello aziendale a costi migliori.
