Intelligent AI များအတွက်အသံမှတ်ချက်များ

အရည်အချင်းရှိသောအသံမှတ်စု ၀ န်ဆောင်မှုများနှင့်စကားပြောဆိုမှုနှင့်နားလည်နိုင်စွမ်းရှိသောမျိုးဆက်သစ် AI များကိုတိုးတက်စေပါ 

အသံမှတ်ချက်

သင့်အသံဒေတာပိုက်လိုင်းရှိ ပိတ်ဆို့မှုများကို ယခုပင် ဖယ်ရှားလိုက်ပါ။

Featured Clients များ

NLP အတွက်အသံ / စကားပြောမှတ်ချက်များ ၀ န်ဆောင်မှုများဘာကြောင့်လိုအပ်သနည်း။

ကားအတွင်းလမ်းကြောင်းများမှအပြန်အလှန်အကျိုးပြု VAs များအထိစကားပြောအဖွင့်စနစ်များသည်မကြာသေးမီကပြပွဲကိုလုပ်ဆောင်နေသည်။ သို့သော်ဤတီထွင်ဖန်တီးမှုနှင့်ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရစနစ်များကိုတိကျထိရောက်စွာလုပ်ဆောင်နိုင်ရန်အတွက်၎င်းတို့ကိုအပိုင်းခွဲ၊ အပိုင်း ခွဲ၍ ပြုစုထားသောအချက်အလက်များဖြင့်ကျွေးမွေးရပါမည်။

အသံ / စကားပြောဒေတာစုဆောင်းမှုသည်ထိုးထွင်းသိမြင်မှုရရှိမှုကိုဂရုစိုက်သည်၊ သို့သော်အကြောင်းအရာများအားမျက်စိစုံမှိတ်ပြီးကျွေးခြင်းသည်ပုံစံများကိုအထောက်အကူမပြုပါက၊ ပုံစံများကိုများစွာအထောက်အကူပြုလိမ့်မည်မဟုတ်ပေ။ အသံဖိုင် / စကားပြောတံဆိပ်ကပ်ခြင်း (သို့) မှတ်စုစာအုပ်သည်နေရာယူလာသည်၊ ၎င်းတွင်ယခင်ကစုဆောင်းထားသောဒေတာများအားပြီးပြည့်စုံမှုသို့အမှတ်အသား ပြု၍ အသံအကူအညီ၊ လမ်းညွှန်မှုအထောက်အပံ့၊ ဘာသာပြန်ခြင်း (သို့) ပိုပါ ၀ င်နိုင်သောတိကျသောအသုံးပြုမှုအခြေအနေများအားစီမံခန့်ခွဲရန်အာဏာပေးထားသည်။

ရိုးရှင်းစွာပြောရလျှင် NLP အတွက်အသံ/ စကားပြောမှတ်စုသည်စက်သင်ယူမှုပုံစံများကိုနောက်ပိုင်းတွင်နားလည်သောပုံစံတစ်ခုတွင်တံဆိပ်တပ်ခြင်းအကြောင်းဖြစ်သည်။ ဥပမာ၊ Cortana နှင့် Siri ကဲ့သို့အသံလက်ထောက်များအားကျွန်ုပ်တို့၏မေးမြန်းချက်များ၊ စိတ်ခံစားမှုများ၊ ခံစားချက်များ၊ အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုချက်များနှင့်အခြားကွဲလွဲချက်များကိုနားလည်နိုင်ရန်၎င်းတို့အား gargantuan အမှတ်အသားပါသောအသံများဖြင့်ကျွေးမွေးခဲ့သည်။

လူ့ဥာဏ်ရည်ဥာဏ်သွေးဖြင့် ပံ့ပိုးထားသော စကားပြောနှင့် အသံမှတ်စုကိရိယာ

အချက်အလက်များစုဆောင်းနေသော်လည်းစက်သင်ယူမှုပုံစံများကို၎င်းတို့ကိုယ်တိုင်နားလည်ရန်မမျှော်လင့်ပါ။ ကောင်းပြီ၊ သူတို့လုပ်နိုင်တယ်၊ ဒါပေမယ့်အခုကကိုယ်တိုင်လေ့လာသင်ယူမှု AI တွေအကြောင်းငါတို့မပြောရသေးဘူး။ သို့ရာတွင်ကိုယ်တိုင်လေ့လာသော NLP မော်ဒယ်များကိုဖြန့်ကျက်ရန်ရှိလျှင်ပင်လေ့ကျင့်ရေး၏ကန ဦး အဆင့်သို့မဟုတ်ဘဲကြီးကြပ်ကွပ်ကဲမှုသင်ယူမှုကို metadata-layered audio resources များဖြင့်ကျွေးမွေးရန်လိုအပ်လိမ့်မည်။

ဤနေရာတွင် Shaip သည်စံအသုံးပြုမှုအခြေအနေများအတိုင်း AI နှင့် ML setups များကိုလေ့ကျင့်သင်ကြားပေးနိုင်ရန်အဆင့်မြင့်အနုပညာအချက်အလက်များစုဆောင်းခြင်းဖြင့်ကစားသည်။ မင်းရဲ့အနားမှာငါတို့အတူရှိနေတာကငါတို့ရဲ့ပရော်ဖက်ရှင်နယ်လုပ်သားအင်အားနဲ့ပညာရှင်မှတ်စုရေးထိုးတဲ့အဖွဲ့ကသက်ဆိုင်ရာ repositories တွေမှာစကားပြောဒေတာတွေကိုတံဆိပ်ကပ်ဖို့အမျိုးအစားခွဲခြားဖို့အမြဲလိုနေတယ်။

မိန့်ခွန်းမှတ်ချက်
  • သင်၏ NLP မော်ဒယ်၏စွမ်းရည်ကိုတိုင်းတာပါ
  • အသေးစိတ်အသံဒေတာများဖြင့်သဘာဝဘာသာစကားပြင်ဆင်ခြင်းပြင်ဆင်သတ်မှတ်ချက်များကိုကြွယ်ဝစေပါ
  • လူကိုယ်တိုင်နှင့်ဝေးလံခေါင်သီသောမှတ်စုများကိုတွေ့ကြုံခံစားပါ
  • တံဆိပ်ပေါင်းများစွာပါသောမှတ်စုများ၊ လက်ဖြင့်လုပ်ခြင်းကဲ့သို့သောအကောင်းဆုံးဆူညံသံများကိုဖယ်ရှားနိုင်သောနည်းစနစ်များကိုစူးစမ်းပါ

ကျွန်ုပ်တို့၏ကျွမ်းကျင်မှု

စိတ်ကြိုက်အသံတံဆိပ်ကပ်ခြင်း / မှတ်စာသည်ဝေးလံသောအိပ်မက်မဟုတ်တော့ပါ

စကားပြောနှင့် အသံတံဆိပ်ကပ်ခြင်းဝန်ဆောင်မှုများသည် အစကတည်းက Shaip ၏အင်အားတစ်ခုဖြစ်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ ခေတ်မီဆန်းသစ်သော အသံနှင့် စကားပြောတံဆိပ်ကပ်ခြင်းဖြေရှင်းချက်များဖြင့် စကားပြောဆိုနိုင်သော AI၊ chatbots၊ နှင့် စကားပြောမှတ်သားမှုအင်ဂျင်များကို တီထွင်၊ လေ့ကျင့်ပေးပြီး မြှင့်တင်ပါ။ အတွေ့အကြုံရှိသော ပရောဂျက်စီမံခန့်ခွဲမှုအဖွဲ့နှင့်အတူ ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းရှိ အရည်အချင်းပြည့်မီသော ဘာသာဗေဒပညာရှင်များ၏ ကွန်ရက်သည် ဘာသာစကားမျိုးစုံဖြင့် အသံဖိုင်များကို နာရီပေါင်းများစွာ စုဆောင်းနိုင်ပြီး အသံဖြင့်အသုံးပြုနိုင်သော အက်ပ်လီကေးရှင်းများကို လေ့ကျင့်ရန်အတွက် ဒေတာအများအပြားကို မှတ်သားနိုင်ပါသည်။ အသံဖော်မတ်များတွင် ရရှိနိုင်သော အဓိပ္ပါယ်ရှိသော ထိုးထွင်းဥာဏ်များကို ထုတ်ယူရန်အတွက်လည်း အသံဖိုင်များကို ကူးယူဖော်ပြပါသည်။ ယခု သင့်ပန်းတိုင်နှင့် အကိုက်ညီဆုံးသော အသံနှင့် စကားပြောတံဆိပ်ကပ်ခြင်းနည်းပညာကို ရွေးချယ်ပြီး ဦးနှောက်ဖောက်ထွက်ခြင်းနှင့် နည်းပညာများကို Shaip သို့ ချန်ထားပါ။

အသံကူးယူ

အသံကူးယူ

တိကျစွာကူးပြောင်းထားသောစကားပြော/ အသံအချက်အလက်များကိုကုန်တင်ကားများဖြင့်ကျက်စားသောအသိဥာဏ်ရှိသော NLP ပုံစံများကိုတည်ဆောက်ပါ။ Shaip တွင်ကျွန်ုပ်တို့သည်စံအသံ၊ စကားအသုံးအနှုန်း၊ ဘာသာစကားပေါင်းစုံဘာသာပြန်ဆိုမှုအပါအ ၀ င်ရွေးချယ်မှုများစွာကိုသင်ရွေးချယ်ခွင့်ပြုသည်။ ဒါ့အပြင်သင်ကစပီကာအပိုအချက်ပြစနစ်များနှင့်အချိန်တံဆိပ်ခတ်ခြင်းအချက်အလက်များဖြင့်မော်ဒယ်များကိုလေ့ကျင့်နိုင်သည်။

စကားပြောတံဆိပ်ကပ်ခြင်း

စကားပြောတံဆိပ်ကပ်ခြင်း

စကားပြော (သို့) အသံတံဆိပ်တပ်ခြင်းသည်အသံခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့်သီးခြားမက်တာဒေတာများနှင့်တံဆိပ်တပ်ခြင်းတို့ကိုအလေးထားသောစံမှတ်စုနည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤနည်းစနစ်၏အနှစ်သာရမှာအသံအပိုင်းအစတစ်ခုမှအသံများကို ontological ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းနှင့်လေ့ကျင့်မှုဒေတာများကိုပိုမိုအားလုံးပါဝင်စေရန်၎င်းတို့အားတိကျစွာမှတ်သားခြင်းတို့ဖြစ်သည်။

အသံခွဲခြား

အသံခွဲခြား

အကြောင်းအရာအရ AI များကို ပြီးပြည့်စုံအောင် လေ့ကျင့်ရန်၊ အသံဖမ်းယူမှုများကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာခြင်းဆိုင်ရာ ကိစ္စရပ်များအတွက် စကားပြောမှတ်ချက်ကုမ္ပဏီများမှ အသုံးပြုသည်။ အသံအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းနှင့်အတူ၊ စက်များသည် ပိုမိုတက်ကြွသောလေ့ကျင့်ရေးစနစ်၏တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းအဖြစ် နှစ်ခုကြားတွင် ခွဲခြားနိုင်သော်လည်း အသံနှင့်အသံများကိုခွဲခြားနိုင်သည်။

ဘာသာစကားမျိုးစုံအသံဒေတာ ၀ န်ဆောင်မှုများ

ဘာသာစကားမျိုးစုံအသံဒေတာ ၀ န်ဆောင်မှုများ

မှတ်ချက်ရေးသူတွေကတံဆိပ်နဲ့အပိုင်းခွဲနိုင်မှသာဘာသာစကားမျိုးစုံအသံဒေတာတွေကိုစုဆောင်းတာဟာအသုံးဝင်ပါတယ်။ သက်ဆိုင်ရာ AIs များကစုံလင်စွာခွဲခြားစိတ်ဖြာ။ ခွဲခြားရန်ဘာသာစကား၏ကွဲပြားမှုကို အခြေခံ၍ စကားပြောဆိုခြင်းကိုအလေးထားသည့်အခါဘာသာစကားမျိုးစုံအသံဒေတာ ၀ န်များသည်အဆင်ပြေလာသည်။

သဘာဝဘာသာစကားအသံ

သဘာဝဘာသာစကား
စကား

NLU သည်အသုံး ၀ င်သောအသုံးအနှုန်းများ၊ အသုံးအနှုံးများ၊ အသုံးအနှုန်းများ၊ အကြောင်းအရာ၊ စိတ်ဖိစီးမှုနှင့်အခြားအရာများကဲ့သို့အသေးဆုံးခွဲခြားရန်အလေးထားသည်။ မှတ်ပုံတင်အချက်အလက်ပုံစံများသည် virtual အကူများနှင့် chatbots များကိုလေ့ကျင့်ရာတွင်ပိုမိုကောင်းမွန်စေသည်။

တံဆိပ်မျိုးစုံမှတ်ချက်များ

တံဆိပ်မျိုးစုံ
မှတ်စာ

အသံတံဆိပ်များကိုအမှတ်အသားမျိုးစုံသုံးခြင်းအားဖြင့်မှတ်စုများသည်ထပ်နေသောအသံရင်းမြစ်များကိုကွဲပြားစေရန်ကူညီရန်အရေးကြီးသည်။ ဤချဉ်းကပ်မှုတွင်အသံဒေတာအတွဲသည်ပိုမိုကောင်းမွန်သောဆုံးဖြတ်ချက်ချရန်စံပြသို့ပြတ်သားစွာတင်ပြလိုသောအတန်းတစ်ခုသို့မဟုတ်များစွာဖြစ်နိုင်သည်။

စပီကာ Diarization

၎င်းတွင် ထည့်သွင်းထားသော အသံဖိုင်ကို စပီကာတစ်ခုစီနှင့် ဆက်စပ်နေသော တစ်သားတည်းဖြစ်စေသော အပိုင်းများအဖြစ် ပိုင်းခြားခြင်း ပါဝင်သည်။ Diarization ဆိုသည်မှာ စပီကာနယ်နိမိတ်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ပြီး ကွဲပြားသောစပီကာအရေအတွက်ကို ဆုံးဖြတ်ရန်အတွက် အသံဖိုင်များကို အပိုင်းများအဖြစ် အုပ်စုဖွဲ့ခြင်းဆိုလိုသည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် စကားဝိုင်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှင့် ခေါ်ဆိုမှုစင်တာဆွေးနွေးမှုများ၊ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာနှင့် တရားဝင်စကားပြောဆိုမှုများနှင့် အစည်းအဝေးများကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ရန် ကူညီပေးသည်။

Phonetics စာသားမှတ်တမ်း

အသံထွက် စာသားမှတ်တမ်း

အသံကို စကားလုံးများကို အတွဲလိုက်အဖြစ်သို့ ပြောင်းပေးသော ပုံမှန် စာသားမှတ်တမ်းနှင့် မတူဘဲ၊ စကားလုံးများကို အသံထွက်ပုံနှင့် အသံထွက်သင်္ကေတများကို အသုံးပြုထားသော အသံများကို အမြင်အာရုံဖြင့် ကိုယ်စားပြုသည့် အသံထွက်စာသားမှတ်တမ်းက မှတ်သားထားသည်။ အသံထွက် စာသားမှတ်တမ်းသည် ဘာသာစကားများစွာတွင် တူညီသောဘာသာစကား၏ အသံထွက်ကွာခြားချက်ကို မှတ်သားရလွယ်ကူစေသည်။

အသံအမျိုးအစားများ အမျိုးအစားများ

၎င်းသည် အသံဖမ်းယူထားသည့် ပတ်ဝန်းကျင်အပေါ် အခြေခံ၍ အသံ သို့မဟုတ် အသံအချက်ပြမှုများကို အမျိုးအစားခွဲရန် ကြိုးစားသည်။ အသံဒေတာမှတ်စုပေးသူများသည် ကျောင်းများ၊ အိမ်များ၊ ကော်ဖီဆိုင်များ၊ အများသုံးသယ်ယူပို့ဆောင်ရေးစသည်ဖြင့် အသံသွင်းထားသည့်နေရာကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းဖြင့် အသံသွင်းထားရပါမည်။ စနစ်များ။ 

၎င်းသည် အသံများကို ၎င်းတို့၏အစပြုသည့် ပတ်ဝန်းကျင်အပေါ်အခြေခံ၍ အသံများကို အသိအမှတ်ပြုပြီး အမျိုးအစားခွဲခြားသည့် အသံမှတ်မိခြင်းနည်းပညာ၏ အရေးပါသောအစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ တေးဂီတ၊ စည်းချက် သို့မဟုတ် အဓိပ္ပါယ်ဖော်မြူးသော ဖုန်းသံများကဲ့သို့ တည်ငြိမ်သောပုံစံများကို မလိုက်နာသောကြောင့် ပတ်ဝန်းကျင်အသံဖြစ်ရပ်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန်မှာ ခက်ခဲသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ဟွန်းသံ၊ ဥဩသံများ သို့မဟုတ် ကလေးငယ်များ တီးမှုတ်ခြင်း။ ဤစနစ်သည် ဖောက်ထွင်းဝင်ရောက်မှုများ၊ သေနတ်သံများနှင့် ကြိုတင်ခန့်မှန်းထိန်းသိမ်းမှုများကို အသိအမှတ်ပြုရန် အဆင့်မြှင့်တင်ထားသော လုံခြုံရေးစနစ်များကို ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်စေရန် ကူညီပေးပါသည်။

ဂီတအမျိုးအစားခွဲခြားမှုသည် ဂီတအမျိုးအစား၊ တူရိယာများ၊ စိတ်ခံစားချက်နှင့် အစုအဝေးအပေါ်အခြေခံ၍ ဂီတကို အလိုအလျောက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး အမျိုးအစားခွဲခြားသည်။ ပိုမိုကောင်းမွန်သော စုစည်းမှု နှင့် အမှတ်အသားပြုထားသော တေးဂီတအပိုင်းများကို ပြန်လည်ရယူရန်အတွက် ဂီတစာကြည့်တိုက်များကို ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်စေရန်လည်း ကူညီပေးပါသည်။ ဤနည်းပညာကို သုံးစွဲသူများ၏ အကြံပြုချက်များကို ညှိုနှိုင်းခြင်း၊ ဂီတဆင်တူယိုးမှားများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းနှင့် ဂီတဆိုင်ရာ နှစ်သက်မှုများကို ပေးဆောင်ရာတွင် ပိုမိုအသုံးပြုလာပါသည်။

NLU သည် စက်ယန္တရားများကို လူသားတို့၏ စကားပြောဆိုမှုကို နားလည်စေရန် ကူညီပေးသည့် သဘာဝဘာသာစကား စီမံဆောင်ရွက်ရေးနည်းပညာ၏ အရေးကြီးသော အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ NLU ၏ အဓိက သဘောတရား နှစ်ခုမှာ ရည်ရွယ်ချက် နှင့် ပြောဆိုခြင်း ဖြစ်သည်။ NLU သည် ဒေသိယစကား၊ အဓိပ္ပာယ်နှင့် ဝေါဟာရများကဲ့သို့သော လူ့စကား၏အသေးစိတ်အချက်အလတ်များကို ခွဲခြားထားသည်။ ဤနည်းပညာသည် လူ့စကားပြောကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ နားလည်နိုင်ရန် အဆင့်မြင့် chatbots နှင့် virtual assistant များကို ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်စေရန် ကူညီပေးပါသည်။

Shaip ကိုသင်၏ယုံကြည်စိတ်ချရသော Audio Annotation Partner အဖြစ်ရွေးချယ်ရန်အကြောင်းပြချက်များ

  လူပုဂၢဳိလ္မ်ား

လူပုဂၢဳိလ္မ်ား

အပ်နှံပြီးလေ့ကျင့်ထားသောအသင်းများ -

  • Data Creation, Labeling & QA အတွက် 30,000+ ပူးပေါင်းသူ
  • စီမံကိန်းစီမံခန့်ခွဲမှုအဖွဲ့
  • အတွေ့အကြုံရှိသောကုန်ပစ္စည်းဖွံ့ဖြိုးရေးအဖွဲ့
  • Talent ရေကူးကန် Sourcing & Onboarding အဖွဲ့
ဖြစ်စဉ်

ဖြစ်စဉ်

အမြင့်ဆုံးဖြစ်စဉ်ကိုထိရောက်မှုနှင့်အတူအာမခံသည်

  • ကြံ့ခိုင် 6 Sigma အဆင့် -Gate Process ကို
  • Sigma အနက်ရောင်ခါးပတ် ၆ ခုပါ ၀ င်သောအဖွဲ့ - အဓိကလုပ်ငန်းစဉ်ပိုင်ရှင်များနှင့်အရည်အသွေးလိုက်နာမှု
  • စဉ်ဆက်မပြတ်တိုးတက်မှု & တုံ့ပြန်ချက် Loop
ပလက်ဖောင်း

ပလက်ဖောင်း

မူပိုင်ခွင့်ထားသောပလက်ဖောင်းသည်အကျိုးကျေးဇူးများကိုပေးသည်။

  • Web-based အဆုံးမှအဆုံးသို့ပလက်ဖောင်း
  • ပြီးပြည့်စုံသောအရည်အသွေး
  • မြန် TAT
  • ချောမွေ့စွာဖြန့်ဝေ

အဘယ့်ကြောင့် Audio Data Labelling / Annotation ကိုထုတ်ယူသင့်သနည်း

လှူသောအဖွဲ့

ခန့်မှန်းခြေအားဖြင့်ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များသည်သူတို့၏အချိန် ၈၀% ကျော်ကိုဒေတာသန့်ရှင်းရေးနှင့်ဒေတာပြင်ဆင်မှုအတွက်အသုံးပြုသည်။ outsourcing လုပ်ခြင်းဖြင့်သင်၏ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များသည်အလုပ်၏ငြီးငွေ့ဖွယ်ကောင်းသောအပိုင်းကိုစွန့်ခွာရန်ကြံ့ခိုင်သော algorithms များတိုးတက်ရေးကိုဆက်လက်အာရုံစိုက်နိုင်ပါသည်။

Scalability ဖြစ်သည်

ပျမ်းမျှ Machine Learning (ML) ပုံစံသည်ပင်လျှင်အခြားအဖွဲ့များမှအရင်းအမြစ်များကိုရယူရန်ကုမ္ပဏီများအားလိုအပ်သောအချက်အလက်အမြောက်အများကိုတံဆိပ်ကပ်ရန်လိုအပ်လိမ့်မည်။ ကျွန်ုပ်တို့ကဲ့သို့အချက်အလက်အတိုင်ပင်ခံများနှင့်မင်းရဲ့ပရောဂျက်တွေကိုအားသွန်ခွန်စိုက်လုပ်ကိုင်ပြီးမင်းရဲ့လုပ်ငန်းကြီးထွားလာတာနဲ့အမျှအလွယ်တကူချဲ့ထွင်နိုင်တဲ့ဒိုမိန်းကျွမ်းကျင်သူတွေကိုငါတို့ကကမ်းလှမ်းတယ်။

အရည်အသွေးကောင်း

နေ့ရော၊ နေ့ပါထွက်ရေးကိုရည်ညွှန်းသောအထူးရည်ညွှန်းဒိုမိန်းကျွမ်းကျင်သူများသည်သူတို့၏အလုပ်များအချိန်ဇယားများတွင်မှတ်စုများကိုလိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေရန်လိုအပ်သောအဖွဲ့နှင့်နှိုင်းယှဉ်လျှင်သာလွန်သောအလုပ်ကိုလုပ်ပါ။ ပြောစရာမလိုတော့ပါဘူး၊ ၎င်းသည်ပိုမိုကောင်းမွန်သော output ကိုဖြစ်ပေါ်စေသည်။

ပြည်တွင်းရေးဘက်လိုက်မှုများကိုဖယ်ရှားပါ

AI မော်ဒယ်များကျရှုံးရသည့်အကြောင်းအရင်းမှာအချက်အလက်စုဆောင်းခြင်းနှင့်အမှတ်အသားပြုလုပ်နေသောအဖွဲ့များသည်မရည်ရွယ်ဘဲဘက်လိုက်မှု၊ အဆုံးရလဒ်ကိုလှည့်ခြင်းနှင့်တိကျမှုကိုထိခိုက်စေသောကြောင့်ဖြစ်သည်။ သို့သော်အချက်အလက်မှတ်စုရောင်းသူသည်ယူဆချက်များနှင့်ဘက်လိုက်မှုများကိုဖယ်ရှားခြင်းအားဖြင့်ပိုမိုတိကျကောင်းမွန်စေရန်အချက်အလက်များကိုမှတ်စုတင်ရာတွင်ပိုမိုကောင်းမွန်သောအလုပ်ကိုလုပ်သည်။

ကမ်းလှမ်းသောဝန်ဆောင်မှုများ

ပြည့်စုံသော AI တပ်ဆင်မှုများအတွက်ကျွမ်းကျင်သောပုံဒေတာစုဆောင်းခြင်းသည်လက်ထဲတွင်မရှိချေ။ Shaip တွင်အောက်ပါပုံစံများကိုပုံမှန်ထက်ပိုကျယ်ပြန့်စေရန်အောက်ပါ ၀ န်ဆောင်မှုများကိုသင်စဉ်းစားနိုင်သည်။

စာသား Annotation

စာသား Annotation
န်ဆောင်မှုများ

ကျွန်ုပ်တို့သည်စာသားအချက်အလက်လေ့ကျင့်မှုကိုအဆင်သင့်ဖြစ်စေရန်အချက်အလက်အစုံအလင်ကိုအမှတ်အသားပြုခြင်း၊ entity မှတ်စု၊ စာသားခွဲခြားခြင်း၊ ခံစားချက်မှတ်စုနှင့်အခြားသက်ဆိုင်ရာကိရိယာများကို သုံး၍ အဆင်သင့်ဖြစ်စေရန်အထူးပြုသည်။

Image ကိုမှတ်စုများ

Image ကိုမှတ်စုများ
န်ဆောင်မှုများ

ကွန်ပျူတာအမြင်ပုံစံများကိုလေ့ကျင့်ရန်အပိုင်းခွဲထားသောပုံရိပ်ဒေတာအညွှန်းများကိုကျွန်ုပ်တို့ဂုဏ်ယူသည်။ သက်ဆိုင်ရာနည်းပညာအချို့တွင်နယ်နိမိတ်အသိအမှတ်ပြုခြင်းနှင့်ပုံခွဲခြားခြင်းတို့ပါဝင်သည်။

ဗီဒီယိုမှတ်ချက်များ

ဗီဒီယိုမှတ်ချက်များ
န်ဆောင်မှုများ

Shaip သည် Computer Vision မော်ဒယ်များကိုလေ့ကျင့်ရန်အဆင့်မြင့်ဗွီဒီယိုတံဆိပ်တပ်ခြင်း ၀ န်ဆောင်မှုကိုပေးသည်။ ရည်ရွယ်ချက်မှာပုံစံအသိအမှတ်ပြုခြင်း၊ အရာဝတ္ထုရှာဖွေခြင်းနှင့်အခြားအရာများကဲ့သို့ကိရိယာများဖြင့်သုံးနိုင်သောဒေတာများကိုသုံးရန်ဖြစ်သည်။

အော်ဒီယို မှတ်ချက်ပေးရေး ကျွမ်းကျင်သူများကို သင်္ဘောပေါ်တွင် ရယူပါ။

ဥာဏ်ရည်ထက်မြက်သော AI များအတွက်ကောင်းစွာသုတေသနပြုထားသော၊ အသေးစိတ်၊ အပိုင်းခွဲနှင့်တံဆိပ်ကပ်ထားသောအသံဒေတာအတွဲများပြင်ဆင်ပါ

audio annotator သည်လူတစ် ဦး သို့မဟုတ် metadata များဖြင့်တံဆိပ်တပ်ခြင်းဖြင့်အသံအကြောင်းအရာများကိုအမျိုးအစားခွဲရန်ကူညီနိုင်သောအလိုအလျောက် interface တစ်ခုဖြစ်သည်။

အသံဖိုင်တစ်ခုအားမှတ်ချက်ရေးရန်သင် ဦး စားပေးမှတ်စုဆော့ဝဲကို သုံး၍ ၎င်းကိုစီမံရန်လိုသည်။ မှတ်စု၏အချိန်အပိုင်းအခြား၊ အပိုင်းနှင့်အလိုက်ဖက်ဆုံးတံဆိပ်နှင့်အသံဖိုင်မှတ်ရန်လိုသည့်အလွှာများကိုသင်ရိုးရှင်းစွာရွေးချယ်နိုင်သည်။ ပိုမိုရိုးရှင်းသောရှုထောင့်မှကြည့်လျှင်ချဉ်းကပ်မှုတွင်အသံ၊ စကားပြော၊ ဂီတနှင့်အခြားအရာများကဲ့သို့ဖိုင်၌သီးခြားအသံအစိတ်အပိုင်းများကိုရှာဖွေခြင်းနှင့်လေ့ကျင့်ရေးပုံစံများအတွက်ပိုမိုကောင်းမွန်သောအမှတ်တံဆိပ်များသတ်မှတ်ခြင်းတို့ပါ ၀ င်သည်။

မိန့်ခွန်းမှတ်စု၏အလွယ်ကူဆုံးနားလည်နိုင်သောဥပမာတစ်ခုမှာမှတ်စုအားဖြင့်တက်ကြွသောစာဖတ်ခြင်းသို့အကြောင်းအရာပေးရန်ဖြစ်သည်။ လုပ်ငန်းစဉ်ကိုစဖွင့်လိုက်သည်နှင့်ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သောစွမ်းရည်များတိုးတက်စေရန် VAs နှင့် chatbots များထဲသို့ထည့်နိုင်သည်။

သဘာဝဘာသာစကားဖြင့်အသံသွင်းခြင်း/ စကားပြောဆိုခြင်းမှတ်စုသည်တံဆိပ်ကပ်ခြင်း၊ အထူးသဖြင့်ပန်းတိုင်ခွဲခြင်းအားဖြင့်ပိုမိုကောင်းမွန်သောအပိုင်းများကိုပြင်ဆင်ခြင်းအကြောင်းဖြစ်သည်။

စက်သင်ယူခြင်းသည်အလိုအလျောက်ထိုးထွင်းသိမြင်မှုရှိသောလေ့ကျင့်မှုပုံစံများနှင့်သက်ဆိုင်သည်။ စုဆောင်းထားသောဒေတာသည်ဤအခန်းကဏ္majorတွင်အဓိကအခန်းကဏ္ plays မှပါ ၀ င်သော်လည်းအသံမှတ်စုသည်စကားပြောပုံစံများ၊ အသံပိုင်းဆိုင်ရာအသံများနှင့်အသံပုံစံများကိုပိုမိုနားလည်စေရန်ကူညီပေးခြင်းအားဖြင့်စနစ်တကျသင်ယူခြင်းကိုဂရုစိုက်သည်။