विश्वस्त एलएलएम के लिए एआई प्रशिक्षण डेटा
विश्वसनीय मॉडलों को प्रशिक्षित करने, नियंत्रित करने और स्केल करने के लिए मानव-सत्यापित एआई प्रशिक्षण डेटासेट और सुरक्षा मूल्यांकन।
सटीक, विविध, और नैतिक डेटा संग्रह
विभिन्न डेटा प्रकारों में उच्च गुणवत्ता वाला डेटा, अर्थात, टेक्स्ट, ऑडियो, छवि और वीडियो।
संपर्क करेंबेहतर परिणाम बेहतर स्वास्थ्य सेवा डेटा
एमएल प्रशिक्षण के लिए 250K घंटे का चिकित्सक ऑडियो, 30Mn EHRs, 2M+ चित्र (MRIs, CTs, XRs)।
संपर्क करेंके साथ बातचीत बढ़ाएँ बहुभाषी ऑडियो डेटा
70,000 से अधिक भाषाओं और बोलियों में 60+ घंटे का उच्च-गुणवत्ता वाला भाषण डेटा
संपर्क करेंहमारी सेवाएं
डेटा संग्रहण
शैप दुनिया भर के 60 से ज़्यादा देशों से डेटासेट सोर्स करके और क्यूरेट करके डेटा कलेक्शन में माहिर हैं। हम ऑडियो, वीडियो, इमेज और टेक्स्ट समेत कई फ़ॉर्मेट में डेटा इकट्ठा करते हैं, जिससे AI प्रोजेक्ट के लिए व्यापक सहायता सुनिश्चित होती है।
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डेटा एनोटेशन
Shaip डेटा लेबलिंग में उच्चतम मानकों को सुनिश्चित करता है, जो AI मॉडल्स की प्रभावशीलता के लिए महत्वपूर्ण हैं। विभिन्न उद्योगों में हमारे डोमेन विशेषज्ञ इमेज सेगमेंटेशन, ऑब्जेक्ट डिटेक्शन सहित सटीक एनोटेशन प्रदान करते हैं।
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जनरेटिव एआई
शैप विशेषज्ञ मूल्यांकन सेवाएँ प्रदान करता है, जो मानव बुद्धिमत्ता को जनरेशन एआई मॉडल्स के फाइन-ट्यूनिंग में सहजता से एकीकृत करता है। व्यवहार अनुकूलन, सटीक आउटपुट जनरेशन और प्रासंगिक प्रतिक्रियाओं के लिए आरएलएचएफ और डोमेन विशेषज्ञों का उपयोग करता है।
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डेटा डी-आइडेंटिफिकेशन
Shaip व्यक्तिगत पहचान की सुरक्षा के लिए सभी PHI हटाकर संवेदनशील जानकारी की सुरक्षा करता है। हम गोपनीयता बनाए रखने के लिए टेक्स्ट और इमेज सामग्री का उच्च-सटीक गुमनामीकरण, डेटा को रूपांतरित, मास्क या अस्पष्ट करना सुनिश्चित करते हैं।
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ऑफ-द-शेल्फ डेटा कैटलॉग
अपनी AI और ML ज़रूरतों के लिए लाखों डेटासेट की हमारी विशाल इन्वेंट्री को लाइसेंस दें और व्यवस्थित करें। खुद डेटा बनाने की तुलना में बहुत कम लागत पर गुणवत्तापूर्ण डेटा एक्सेस करें।
हेल्थकेयर/मेडिकल डेटासेट
- 30M असंरचित रोगी नोट्स
- चिकित्सक द्वारा लिखित 250 हजार ऑडियो घंटे
- मरीज़-डॉक्टर की बातचीत की प्रतिलिपियाँ
- अनुदैर्ध्य रोगी रिकॉर्ड
- सीटी स्कैन, एक्स-रे छवियाँ
ऑडियो/भाषण डेटा कैटलॉग
- 70,000+ घंटे का भाषण डेटा
- 65+ भाषाएँ और बोलियाँ
- 70+ विषयों को कवर किया गया
- ऑडियो प्रकार: स्वतःस्फूर्त, स्क्रिप्टेड, टीटीएस, कॉल सेंटर वार्तालाप, कथन/वेकवर्ड/मुख्य वाक्यांश
कंप्यूटर विज़न डेटासेट
- बैंक स्टेटमेंट डेटासेट
- क्षतिग्रस्त कार छवि डेटासेट
- चेहरे की पहचान डेटासेट
- ऐतिहासिक छवि डेटासेट
- भुगतान पर्ची डेटासेट
- हस्तलिखित पाठ, छवि डेटासेट
डेटा प्लेटफार्म
शैप मैनेज | शेप कार्य | शैप इंटेलिजेंस
शैप मैनेज
प्रोजेक्ट मैनेजरों के लिए यह मज़बूत ऐप सटीक डेटा संग्रह को सक्षम बनाता है। प्रबंधक प्रोजेक्ट दिशा-निर्देश परिभाषित कर सकते हैं, विविधता कोटा निर्धारित कर सकते हैं, वॉल्यूम प्रबंधित कर सकते हैं और डोमेन-विशिष्ट डेटा आवश्यकताओं को स्थापित कर सकते हैं। यह सही विक्रेताओं और कार्यबल के साथ प्रोजेक्ट लक्ष्यों को संरेखित करना भी आसान बनाता है, यह सुनिश्चित करता है कि डेटा विविधतापूर्ण, नैतिक है और गुणवत्ता मानकों को पूरा करता है।
शेप कार्य
यह आपको वैश्विक कार्यबल से जुड़ने और जुड़ने की सुविधा देता है। ज़मीन पर मौजूद टास्कर्स सख्त प्रोजेक्ट दिशा-निर्देशों का पालन करते हुए, Shaip मोबाइल ऐप का उपयोग करके वास्तविक दुनिया या सिंथेटिक डेटा एकत्र करते हैं। इस बीच, समर्पित QA टीमें कठोर बहु-स्तरीय ऑडिट के माध्यम से डेटा अखंडता सुनिश्चित करती हैं, आपके AI मॉडल के लिए दोषरहित डेटासेट तैयार करती हैं।
शैप इंटेलिजेंस
यह डेटा और मेटाडेटा की स्वचालित सत्यापन प्रदान करता है ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि केवल उच्चतम गुणवत्ता वाला डेटा ही मानव सत्यापन तक पहुंचे। हमारी व्यापक सामग्री जांच में डुप्लिकेट ऑडियो, पृष्ठभूमि शोर, भाषण घंटे, नकली ऑडियो, धुंधली या दानेदार छवियों, चेहरे की डुप्लिकेट छवि का पता लगाना, और बहुत कुछ शामिल है।
जनरेटिव एआई सेवाएँ
अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए डेटा पर महारत हासिल करना
स्पेशलिटी
हेल्थकेयर एआई
हेल्थकेयर एआई
संवादी ए.आई.
संवादी ए.आई.
Computer Vision
Computer Vision
एलएलएम फाइन-ट्यूनिंग
एलएलएम फाइन-ट्यूनिंग
अपने मॉडलों को प्रशिक्षित, मूल्यांकन और सुरक्षित करने के लिए AI प्रशिक्षण डेटा
एजेंटिक कौशल से लेकर रीसोमिंग और एआई सुरक्षा तक, हम एआई विकास में तेजी लाने के लिए स्वचालन के साथ विशेषज्ञ मानव मूल्यांकन को जोड़ते हैं।
रचनात्मक AI प्रशिक्षण और मूल्यांकन डेटा
- विशेषज्ञ मानव मूल्यांकन और प्रतिक्रिया
- बहु-प्रारूप सामग्री संग्रह (पाठ, छवि, वीडियो, ऑडियो)
- पेशेवर एनोटेशन और गुणवत्ता फ़िल्टरिंग
उन्नत एलएलएम और वीएलएम डेटासेट
- डोमेन-विशिष्ट वरीयता डेटा
- अंतर्निहित सत्यापन के साथ सुदृढीकरण सीखने के कार्य
- जटिल समस्या-समाधान के लिए चरण-दर-चरण तर्क श्रृंखलाएँ
एआई सुरक्षा और जोखिम मूल्यांकन डेटा
- पूर्वाग्रह का पता लगाना और हानिकारक सामग्री की पहचान
- मॉडल व्यवहार मूल्यांकन ढांचा
- विशेषज्ञ सत्यापन के साथ सुरक्षा बेंचमार्क डेटासेट
सुरक्षा और अनुपालन
और ज्यादा खोजें
3 भारतीय भाषाओं में बहुभाषी स्पीच टेक बनाने के लिए 8k घंटे से अधिक का ऑडियो डेटा एकत्रित, खंडित और लिप्यंतरित किया गया।
40 भाषाओं में संवादात्मक एआई को प्रशिक्षित करने के लिए उच्च गुणवत्ता वाले ऑडियो डेटा को स्रोत, निर्मित, क्यूरेटेड और ट्रांसक्राइब किया गया।
स्वचालित सामग्री मॉडरेशन एमएल मॉडल का निर्माण करने के लिए विषाक्त, परिपक्व, या यौन रूप से स्पष्ट श्रेणियों में विभाजित किया गया।
क्लिनिकल एनएलपी बनाना एक महत्वपूर्ण कार्य है जिसे हल करने के लिए जबरदस्त डोमेन विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है। मैं स्पष्ट रूप से देख सकता हूं कि आप इस क्षेत्र में Google से कई वर्ष आगे हैं। मैं आपके साथ काम करना चाहता हूं और आपको स्केल करना चाहता हूं।
निदेशक – गूगल, इंक.
मेरी इंजीनियरिंग टीम ने हेल्थकेयर स्पीच एपीआई के विकास के दौरान शैप की टीम के साथ 2+ साल तक काम किया। हम हेल्थकेयर एनएलपी में उनके काम से और जटिल डेटासेट के साथ वे जो हासिल करने में सक्षम हैं, उससे प्रभावित हैं।
इंजीनियरिंग प्रमुख – गूगल, इंक.
लेबलिंग की ज़रूरतों के लिए शैप के साथ मिलकर काम किया, एक कुशल टीम के साथ लगातार उच्च मानकों और समयसीमाओं को पूरा किया। उन्होंने विविध लेबलिंग कार्यों को कुशलता से संभाला और बदलती ज़रूरतों के हिसाब से खुद को ढाला।
परियोजना प्रबंधक
मैं आपकी टीम द्वारा लगातार प्रदान किए गए समर्थन और व्यावसायिकता के लिए अपनी सराहना व्यक्त करना चाहता हूँ।
वरिष्ठ अनुप्रयुक्त वैज्ञानिक – ओरेकल
शैप से पहले प्राप्त किए गए डेटा के लिए एक बार फिर धन्यवाद। यह हमारे लिए वाकई एक बड़ी सफलता थी। हमने अपना डिक्टेशन मॉडल लॉन्च कर दिया है, और इसे कई कंपनियों में पायलट प्रोजेक्ट के तौर पर इस्तेमाल किया जा रहा है और इसकी प्रतिक्रिया भी बहुत सकारात्मक रही है।
नाबला में मशीन लर्निंग इंजीनियर
लाने के लिए तैयार एआई प्रोजेक्ट्स जीवन के लिए क्या करना है? चलिए शुरू करते हैं!