Front end
Back end
Mobile
Cloud & platforms
Het formulier is succesvol verzonden.
Meer informatie vindt u in uw mailbox.
Zet ruwe data om in AI-klare datasets. Wij helpen bedrijven bij het bouwen en trainen van betrouwbare AI-modellen door nauwkeurige, veilige en schaalbare gegevenslabeling te leveren voor tekst, afbeeldingen, audio en video.
Zet ruwe data om in AI-klare datasets. Wij helpen bedrijven bij het bouwen en trainen van betrouwbare AI-modellen door nauwkeurige, veilige en schaalbare gegevenslabeling te leveren voor tekst, afbeeldingen, audio en video.
Laat data prep je niet vertragen. Wij leveren schone, goed gelabelde datasets zodat uw team zich kan richten op het sneller bouwen en implementeren van AI modellen.

Naarmate de modellen groeien, neemt ook de vraag naar gelabelde gegevens toe. We schalen op door AI-ondersteunde pre-labeling te combineren met menselijke beoordeling door experts, waardoor we snel duizenden tot miljoenen annotaties kunnen verwerken.

Slechte labels leiden tot slechte voorspellingen. Wij reinigen, valideren en verfijnen uw datasets met controles in meerdere stappen, zodat uw AI sneller leert en beter presteert in productie.
Geef uw AI modellen een beter begrip van echte scenario's met meerlaagse annotatie over tekst, afbeeldingen, audio en video.

Fouten bij het labelen van gegevens elimineren. We passen gestructureerde workflows, menselijke validatie en strenge gegevenscontroles toe om uw datasets schoon en onbevooroordeeld te houden.







Van eindeloze catalogi tot klantbeoordelingen, e-commerce draait op gegevens. Door productfoto's, beoordelingen en clickstreams te taggen met categorieën, kenmerken en sentiment, maken we gegevens niet alleen doorzoekbaar - we trainen AI-modellen die leren voorspellen wat elke shopper echt wil.

AI in de gezondheidszorg is slechts zo goed als de gegevens waarop het is getraind. We annoteren röntgenfoto's, CT-scans, MRI's en patiëntendossiers zodat algoritmen aandoeningen kunnen leren herkennen en artsen kunnen ondersteunen bij het nemen van snellere, nauwkeurigere beslissingen.

We labelen transacties, contracten en compliance-documenten met tags als "frauderisico", "goedkeuring nodig" of "verdachte activiteit". Dit helpt AI fraude in realtime op te sporen, goedkeuringen te versnellen en alles auditklaar te houden.

Niet elke student leert op dezelfde manier. Door lessen, quizzen en videocolleges te taggen met onderwerpen, moeilijkheidsgraden en doelen, bereiden we datasets voor AI modeltraining voor die zich aanpassen aan de behoeften van elke student - door de juiste inhoud aan te bevelen, cijfers te automatiseren en leerpaden op maat te maken.

Ondernemingen zitten op bergen ongestructureerde gegevens - e-mails, rapporten, chatlogs en contracten. We labelen deze gegevens met categorieën, sentimenten en entiteiten zodat AI modellen kunnen leren om workflows te automatiseren, medewerkers te helpen en snellere zakelijke beslissingen te ondersteunen.

Van binge-waardige shows tot virale clips, mediabedrijven hebben betrouwbare datasets nodig om AI op schaal te laten werken. Wij annoteren videoframes, audiotracks en afbeeldingen, zodat uw modellen content effectiever kunnen classificeren, organiseren en filteren - ter ondersteuning van slimmere contentontdekking.


Onze experts nemen de tijd om uw doelstellingen te begrijpen. Ze verduidelijken het type etikettering dat vereist is en definiëren de kwaliteitsmaatstaven waaraan uw AI-model moet voldoen.
Vervolgens maken we je gegevens klaar voor labeling. Dat betekent het opschonen en organiseren, het verwijderen van duplicaten of irrelevante delen en het structureren zodat elk bestand gemakkelijk te annoteren is.
We ontwerpen de juiste labelingworkflow (bijv. het kiezen van methoden en tools) om gegevens efficiënt en nauwkeurig te annoteren.
Onze deskundige annotators voegen de nodige tags, categorieën of markeringen toe aan uw gegevens, of het nu gaat om afbeeldingen, tekst, audio of video.
Je tast nooit in het duister. We integreren regelmatig controlepunten voor je feedback, zodat de uiteindelijke dataset je verwachtingen weerspiegelt en er geen verrassingen zijn aan de eindstreep.
Elke dataset ondergaat kwaliteitscontroles op meerdere lagen. U ontvangt een kant-en-klare dataset die voldoet aan uw nauwkeurigheidsnormen.

We leveren nauwkeurige en bedrijfsklare datasets die klaar zijn voor de AI training.
Wij zorgen voor het tijdrovende labelingwerk zodat uw team zich kan richten op het bouwen van AI oplossingen. Met nauwkeurige, betrouwbare datasets kunt u de ontwikkeling versnellen, fouten beperken en sneller betrouwbare modellen op de markt brengen.





































































"Het werk van Innowise voldeed aan alle verwachtingen. Het team was efficiënt, snel en op de top van hun project deliverables. Klanten kunnen een ervaren team verwachten dat een scala aan zakelijke diensten biedt."
"Innowise heeft een geweldige applicatie gebouwd vanuit het niets in een verbazingwekkend korte tijd van slechts ongeveer 3 weken. Hun senioriteit en diepgaande ervaring op dit gebied maken hen tot waardevolle partners. ze waardevolle partners."

"Als het gaat om het omgaan met druksituaties, heeft Innowise altijd bewezen dat ze behendig zijn in het managen van deze situaties. Ze doen dit door een duidelijk begrip te hebben van onze verwachte resultaten om ons bedrijf naar groei en klanttevredenheid te brengen."
Er is geen praktisch verschil. De termen worden door elkaar gebruikt. Beide betekenen het toevoegen van tags, categorieën of metadata aan ruwe datasets zodat AI modellen kunnen leren en accurate voorspellingen kunnen doen.
Het proces omvat het verzamelen van gegevens, opschonen, labelen (handmatig of met behulp van AI), kwaliteitsborging en de uiteindelijke levering van de dataset. In sommige gevallen wordt continue annotatie toegevoegd om modellen up-to-date te houden als er nieuwe gegevens binnenkomen.
We gebruiken een human-in-the-loop benadering, meerlaagse kwaliteitscontroles en AI-ondersteunde validatietools. Onze annotators volgen strikte richtlijnen en elke dataset doorloopt een QA voor levering om bias en fouten te minimaliseren.
Het annoteren van gegevens gebeurt op talloze manieren - van het opsporen van tumoren in medische scans, het leiden van zelfrijdende auto's door drukke straten en het versnellen van verzekeringsclaims, tot het aansturen van gepersonaliseerd winkelen en het opsporen van kleine defecten op fabriekslijnen.
Uw bericht is verzonden.
We verwerken je aanvraag en nemen zo snel mogelijk contact met je op.
In oktober gaat Innowise weer op tournee, met een nieuw Roadshow in de VS ons erheen brengen 13 steden van Detroit naar Chicago.
Als onze eerdere roadshows ons één ding hebben geleerd, dan is het wel dat sommige gesprekken veel beter verlopen als je elkaar persoonlijk ontmoet. Het is een kans om bij te praten, ideeën rustig uit te werken en soms kansen te ontdekken die via e-mail of een telefoongesprek simpelweg niet aan de orde zouden komen.
Deze keer was het Vasili Kovalevich, SVP Business Development, Egor Misjenko, VP Business Development, en Egor Chareichyk, Sales Director, zullen in oktober door de VS reizen. Ze hebben al afspraken met een aantal van onze huidige klanten, maar we zouden onderweg ook graag nieuwe mensen ontmoeten.
Dus als je in een van deze steden woont en een project in gedachten hebt, een technologische uitdaging wilt bespreken, of gewoon nieuwsgierig bent naar hoe een samenwerking met Innowise eruit zou kunnen zien, kom dan gerust even langs.
Het hoeft geen formele vergadering of grote presentatie te zijn. Soms zijn een kopje koffie en een goed gesprek al genoeg om te zien of er iets is dat de moeite waard is om samen verder te onderzoeken.
Ben je in de buurt? Laten we afspreken. Neem contact op met ons team, dan zoeken we een geschikt tijdstip.