Sieve – მულტიმოდალური მონაცემების ლაბორატორია მოწინავე AI-სთვის, ვიდეოსა და აუდიოს ანოტირება | Quasa.io

#Quasa #QUA #Sieve

Sieve მულტიმოდალური მონაცემების ლაბორატორიაა მოწინავე AI-სთვის. ის მოიპოვებს, ფილტრავს, ინდექსირებს და ანოტაციებს ურთავს ვიდეო, აუდიო, გამოსახულებისა და ურთიერთქმედების მონაცემებს, შემდეგ კი მოდელის გასაწვრთნელად გამზადებულ ნაკრებებს აწვდის. სამუშაო პროცესი მოიცავს მოპოვებას, ფილტრაციას, ინდექსირებას, ანოტირებასა და მიწოდებას. ფილტრები აფასებს სემანტიკას, გამოყენების უფლებებს, არტეფაქტებსა და ამოცანის შესრულების ხარისხს. ინდექსირება დეტექტორებისა და ემბედინგების მეშვეობით მილიარდობით კლიპს მოიცავს. ანოტაციები ამატებს აღწერებს, ტრანსკრიპტებს, ობიექტების ნიშნულებს, მოქმედებების მეტამონაცემებს, კამერის სიგნალებსა და მომხმარებლის ინტერფეისის მოვლენებს. მიწოდება მოიცავს შეფუთულ მონაცემთა ნაკრებებს, შეფასების ნაკრებებსა და გარემოებს, ლიცენზირებისა და SOC 2 Type II კონტროლის მექანიზმებით. Sieve Data-ზე დეველოპერებისთვის განკუთვნილი ცალკე მიმართულება კვლავ ყიდის ვიდეოსა და აუდიოს აპლიკაციებს, მათ შორის ტრანსკრიფციის, დუბლირების, ტუჩების მოძრაობის სინქრონიზაციისა და ფონის მოცილების აპლიკაციებს, გამოყენების მიხედვით დარიცხვითა და მცირე უფასო კრედიტით. მონაცემთა ლაბორატორიის მომსახურების შეძენა ნასყიდობის ხელშეკრულებით ხდება და არა თვითმომსახურებით შეძენილი მომხმარებლის ლიცენზიით.

ძირითადი ძლიერი მხარეები
• შექმნილია მოდელების გასაწვრთნელად და არა სამომხმარებლო რედაქტორად
• გამოყენების უფლებებისა და არტეფაქტების ფილტრები სამუშაო პროცესშია ჩართული
• რედაქტირების წყვილები და აუდიოვიზუალური სინქრონიზაცია და არა დაუმუშავებელი მონაცემების მასები
• ინდივიდუალურ მოთხოვნებზე მორგებული შეგროვება რეალური, ციფრული და სიმულირებული სცენებიდან
• უსაფრთხო მიწოდება მონაცემთა შენახვის კონტროლის მექანიზმებით  

იდეალურია
AI ლაბორატორიებისა და პროდუქტის გუნდებისთვის, რომლებსაც ლიცენზირებული, ანოტირებული მულტიმოდალური მონაცემები სჭირდებათ და მათი ავტომატურად შეგროვება თავად არ შეუძლიათ.

მნიშვნელოვანი მახასიათებლები
• განცხადებული მოცულობა — ასობით petabytes, ადამიანების მიერ ხარისხის შემოწმებით
• ნიმუშები სრულ შეძენამდე
• დეტალური ნიშნულები და დროში გასწორება
• ურთიერთქმედების ჩანაწერები კომპიუტერის გამოყენების ამოცანებისთვის
• გამოყენების მიხედვით ფასდებული API-ები, თუ მხოლოდ ერთი ვიდეოამოცანის შესრულება გჭირდებათ  

გასათვალისწინებელი საკითხები
• მონაცემთა ნაკრების ფასი ინდივიდუალური შეთავაზებით განისაზღვრება და საჯაროდ გამოქვეყნებული არ არის
• petabytes-ში მოცულობის შესახებ განცხადებები კომპანიის მონაცემებს ეფუძნება
• სუფთა ნაკრები თავისთავად უკეთეს მოდელს არ ნიშნავს
• გამოყენების უფლებების ფილტრები მაინც საჭიროებს თქვენი მხრიდან იურიდიულ შემოწმებას
• API კატალოგი და მონაცემთა ლაბორატორია სხვადასხვა პროდუქტია  

საერთო შეფასება
4.2/5 ვარსკვლავი. გამოიყენეთ Sieve, როცა შემაფერხებელი ფაქტორი მონაცემებია და არა მოდელის კიდევ ერთი გარსი. მოცულობაზე ხელმოწერამდე მოითხოვეთ ნიმუში იმ შემთხვევისთვის, რომელშიც თქვენი მოდელი შეცდომას უშვებს. Quasa.io-ზე მიმოხილვის დაწერით ასევე მიიღეთ 1 QUA ჯილდო!

დაიწყეთ: https://quasa.io/projects/sieve