What is the difference between AI data annotation and data labelling?

There is no practical difference. The terms are used interchangeably. Both mean adding tags, categories, or metadata to raw datasets so AI models can learn and make accurate predictions.

What steps are involved in data annotation for AI and ML models?

The process includes data collection, cleaning, labeling (manual or AI-assisted), quality assurance, and final dataset delivery. In some cases, continuous annotation is added to keep models updated as new data flows in.

How does Innowise ensure the accuracy of data labeling?

We use a human-in-the-loop approach, multi-layer quality checks, and AI-assisted validation tools. Our annotators follow strict guidelines, and each dataset goes through QA before delivery to minimize bias and errors.

What are some use cases of AI data annotation?

Data annotation shows up in countless ways — from spotting tumors in medical scans, guiding self-driving cars through busy streets, and speeding up insurance claims, to powering personalized shopping and catching tiny defects on factory lines.

Serviços de anotação e rotulagem de dados AI

Qual é a diferença entre a anotação de dados AI e a rotulagem de dados?

Não existe qualquer diferença prática. Os termos são utilizados indistintamente. Ambos significam adicionar etiquetas, categorias ou metadados a conjuntos de dados em bruto para que os modelos AI possam aprender e fazer previsões exactas.

Que passos estão envolvidos na anotação de dados para AI e modelos ML?

O processo inclui a recolha de dados, a limpeza, a rotulagem (manual ou assistida pelo AI), a garantia de qualidade e a entrega do conjunto de dados final. Nalguns casos, é acrescentada anotação contínua para manter os modelos actualizados à medida que vão chegando novos dados.

Como é que o Innowise garante a exatidão da etiquetagem dos dados?

Utilizamos uma abordagem "human-in-the-loop", controlos de qualidade em várias camadas e ferramentas de validação assistidas pelo AI. Os nossos anotadores seguem diretrizes rigorosas e cada conjunto de dados passa por um controlo de qualidade antes de ser entregue, de modo a minimizar os desvios e os erros.

Quais são alguns casos de utilização da anotação de dados AI?

A anotação de dados aparece de inúmeras formas - desde detetar tumores em exames médicos, guiar carros autónomos em ruas movimentadas e acelerar os pedidos de indemnização de seguros, até fazer compras personalizadas e detetar pequenos defeitos nas linhas de produção.