Scale AI ist eine Plattform für Datenannotation, die speziell entwickelt wurde, um qualitativ hochwertige Trainingsdaten für Anwendungen im Bereich des maschinellen Lernens bereitzustellen. Sie richtet sich an Data Scientists, ML-Ingenieure und KI-Teams in Branchen wie Gesundheitswesen, Geodatenanalyse und autonome Systeme. Die Plattform unterstützt verschiedene Datentypen wie Bilder, Videos, Text, Audio, Dokumente und geospatiale Daten. Zu den Hauptfunktionen gehören KI-gestützte Annotation, anpassbare Workflows und kollaborative Projekttools zur Steigerung von Effizienz und Genauigkeit.

Was sind die Hauptfunktionen von Scale AI?

KI-gestützte Annotation

Scale AI nutzt künstliche Intelligenz zur Automatisierung und Beschleunigung der Datenannotation. Durch modellgestützte Vorannotation wird die menschliche Arbeit auf Korrektur und Feinjustierung reduziert.

• Vorannotation: Automatische Erstellung erster Labels durch bestehende Modelle.

• Auto-Labeling: Automatische Etikettierung anhand von Inhalten, Metadaten oder Text-Embeddings.

• Modellintegration: Einsatz von Basis- oder spezialisierten Modellen für spezifische Aufgaben.

Anpassbare Annotationswerkzeuge

Die Plattform bietet vielseitige Tools zur Bearbeitung verschiedener Datentypen, die sich an projektbezogene Anforderungen anpassen lassen.

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

• Textannotation: Entitätserkennung, Klassifikation, Sentiment-Analyse.

• Audioannotation: Transkription, Segmentierung, Klassifikation.

• Geodatenannotation: Bearbeitung von Luft- und Satellitenbildern.

Qualitätssicherung

Zur Sicherstellung konsistenter Ergebnisse bietet Scale AI integrierte Qualitätskontrollen.

• Konsensbewertung: Messung der Übereinstimmung zwischen Annotatoren.

• Benchmarking: Abgleich mit Goldstandard-Daten.

• Mehrstufige Reviews: Validierung über mehrere Prüfschritte hinweg.

Kollaboratives Projektmanagement

Die Plattform erleichtert die Teamarbeit durch Rollenmanagement, Aufgabenverteilung und Projektverfolgung.

• Rollenbasierter Zugriff

• Gezielte Aufgabenverteilung

• Echtzeit-Monitoring

Integration und Skalierbarkeit

Scale AI lässt sich in bestehende ML-Workflows einfügen und unterstützt Projekte in jeder Größenordnung.

• APIs und SDKs zur Integration in eigene Systeme

• Skalierbare Cloud-Infrastruktur

• Exportformate für gängige ML-Modelle

Warum Scale AI wählen?

• Effizienz durch KI-gestützte Automatisierung

• Flexibilität für verschiedene Datenarten und Projekte

• Hohe Qualität durch integrierte Kontrolle

• Nahtlose Zusammenarbeit im Team

• Skalierbarkeit für kleine und große Projekte