Appen ist eine Datenannotierungsplattform, die für die Erstellung hochwertiger Trainingsdaten für maschinelles Lernen konzipiert wurde. Sie richtet sich an Data Scientists, ML-Ingenieure und KI-Teams in Branchen wie Gesundheitswesen, Automobilindustrie und Technologie. Die Plattform unterstützt verschiedene Datentypen, darunter Text, Audio, Bilder, Videos und Geodaten. Zu den Hauptfunktionen gehören KI-gestützte Annotation, anpassbare Tools und der Einsatz einer globalen Crowd, um Effizienz und Genauigkeit sicherzustellen.

Was sind die Hauptfunktionen von Appen?

KI-gestützte Annotation

Appen nutzt künstliche Intelligenz, um den Annotierungsprozess zu automatisieren und zu beschleunigen. Durch vortrainierte Modelle können Daten vorab etikettiert werden, sodass sich menschliche Annotatoren auf die Verfeinerung konzentrieren.

• Vorannotierung mit bestehenden Modellen

• Automatisches Labeling auf Basis von Inhalten, Metadaten oder Text-Embeddings

• Modellintegration für Standard- oder spezifische Aufgaben

Anpassbare Annotationswerkzeuge

Die Plattform bietet eine Vielzahl von Tools, die auf unterschiedliche Datentypen und Projektanforderungen zugeschnitten sind.

• Bild- und Videoannotation: Bounding Boxes, Polygone, Keypoints, Segmentierung

• Textannotation: Entitätserkennung, Klassifikation, Sentiment-Analyse

• Audioannotation: Transkription, Klassifikation, Segmentierung

• Geodatenannotation: Bearbeitung von Satelliten- und Luftbildern

Integrierte Qualitätssicherung

Appen implementiert verschiedene Mechanismen zur Sicherstellung der Konsistenz und Genauigkeit von annotierten Daten.

• Konsensbewertung zwischen mehreren Annotatoren

• Vergleich mit Goldstandard-Daten

• Mehrstufige Review-Prozesse zur Validierung

Kollaboratives Projektmanagement

Die Plattform unterstützt die Zusammenarbeit in Teams über den gesamten Annotierungsprozess hinweg.

• Rollenbasierter Zugriff

• Systematische Aufgabenverteilung

• Echtzeit-Überwachung von Fortschritt und Leistung

Integration und Skalierbarkeit

Appen lässt sich in bestehende ML-Workflows integrieren und ist skalierbar für Projekte jeder Größe.

• API- und SDK-Zugang für individuelle Integrationen

• Skalierbare Cloud-Infrastruktur

• Datenexport in ML-kompatiblen Formaten

Warum Appen wählen?

• Effizienz durch KI-gestützte Automatisierung

• Flexibilität bei Datenarten und Projektzielen

• Hohe Datenqualität durch integrierte Kontrollmechanismen

• Teamarbeit mit strukturierter Projektorganisation

• Skalierbarkeit für kleine bis sehr große Datensätze