Upalgo Labeling
Annotation de haute qualité pour des données complexes
Produisez des labels précis et cohérents pour des jeux de données complexes. Combinez l’expertise humaine avec des workflows logiciels structurés afin de garantir qualité, traçabilité et passage à l’échelle.
Types de données pris en charge
Audio environnemental, sons industriels et acoustique sous-marine.
Données de capteurs, télémétrie, systèmes de monitoring et séries temporelles multivariées.
Spectrogrammes, signaux RF, SIGINT, ROEM et autres représentations fréquentielles.
Upalgo Labeling résout la complexité du labelling
Labéliser des données complexes est difficile. Les flux audio, les séries temporelles et les signaux fréquentiels contiennent souvent de l’ambiguïté, du bruit et des cas limites que les outils automatisés seuls ne peuvent pas traiter. Sans processus de validation avec intervention humaine et sans contrôle qualité adapté, la qualité du labelling se dégrade rapidement et impacte directement les performances des modèles. Upalgo Labeling répond à ces défis grâce à des workflows structurés conçus pour les données du monde réel.
Une interface claire et efficace, conçue pour des données complexes, permettant aux experts de se concentrer sur l’annotation plutôt que sur l’outil.
Chaque label peut être revu, validé et corrigé par des experts afin de garantir des résultats cohérents et de haute qualité.
Des interfaces et des workflows adaptés aux données audio, aux séries temporelles et aux signaux fréquentiels.
Upalgo Labeling peut être déployé sur des postes isolés ou hors ligne, adaptés aux environnements sécurisés ou contraints.
Des phases d’expérimentation aux campagnes de labelling en production sur le long terme.
Labelling assisté par IA
Upalgo vous aide à propager efficacement les labels sur vos jeux de données. Une fois qu’un sous-ensemble de données est labélisé, le système applique des motifs appris pour suggérer des labels sur le reste des données, réduisant ainsi considérablement le travail manuel et accélérant le processus de labelling.
Upalgo détecte également les labels incohérents ou conflictuels et les signale pour révision. En identifiant ces problèmes tôt, les équipes peuvent corriger les erreurs avant qu’elles n’impactent l’entraînement des modèles. Des données de haute qualité sont essentielles pour un apprentissage automatique fiable, et Upalgo est conçu pour préserver cette qualité à chaque étape.
Upalgo détecte également les labels incohérents ou conflictuels et les signale pour révision. En identifiant ces problèmes tôt, les équipes peuvent corriger les erreurs avant qu’elles n’impactent l’entraînement des modèles. Des données de haute qualité sont essentielles pour un apprentissage automatique fiable, et Upalgo est conçu pour préserver cette qualité à chaque étape.
