Höhere Modellgenauigkeit
Präzise annotierte Datensätze helfen Modellen, Muster zuverlässig zu erkennen, etwa bei Bilderkennung, Sentimentanalyse und Speech-to-Text.
Datenannotation · Trainingsdaten für KI
Datenannotation für KI: Trainingsdaten, denen Ihre Modelle vertrauen können
Ein Modell ist nur so präzise wie die Daten, aus denen es lernt. Wir annotieren Bilder, Videos, Texte, Audio und 3D-Punktwolken exakt nach den Vorgaben Ihres Modells. Dabei kombinieren wir KI-gestützte Tools mit menschlicher Prüfung und Qualitätskontrolle und liefern Datensätze, die sich direkt in Ihre Machine-Learning-Pipeline einfügen.
- Präzise annotierte Bild-, Text-, Audio- und 3D-Daten
- KI-gestütztes Labeling mit menschlicher Prüfung
- Annotation, ausgerichtet auf Ihr Modell
- 57 % unseres Teams sind promoviert
- Deutsches Unternehmen, Datenschutz nach DSGVO
Projekt besprechen
5,0 18 Bewertungen auf Clutch Gewinner der Go Global Awards
Konzerne, Scale-ups und Non-Profits vertrauen uns
Ihr Mehrwert
Warum die Qualität der Annotation über die Modellqualität entscheidet
Schlechte Labels führen zu ungenauen Ergebnissen. Für uns ist Annotation Teil der Modellentwicklung, keine lästige Nebenaufgabe.
Konsistenz im großen Maßstab
KI-gestützte Tools, menschliche Expertise und Qualitätskontrolle halten Labels präzise und konsistent, auch bei großen Datensätzen.
Labels für Ihren Anwendungsfall
Von der Bildklassifizierung über Named Entity Recognition bis zur Annotation von Videoframes: Das Labeling-Schema folgt den Anforderungen Ihres Modells.
Was wir liefern
Unsere Leistungen in der Datenannotation
Annotation für alle wichtigen Datentypen, abgesichert durch Qualitätskontrolle.
- 01
Bildannotation für Computer Vision
Bounding Boxes, Polygone, Keypoints und pixelgenaue semantische Segmentierung für Objekterkennung und Bilderkennung.
- 02
Videoannotation für Object Tracking
Annotation auf Frame-Ebene, mit der Modelle lernen, Objekte, Handlungen und Verhaltensmuster zu verfolgen.
- 03
Textannotation für NLP
Named Entity Recognition, Sentimentanalyse, Intent-Klassifizierung und Textkategorisierung für Suche, Chatbots und Analysen.
- 04
Audio- und Sprachannotation
Phonetische und sprachspezifische Transkription, Sprechererkennung, Emotionserkennung und Geräuschklassifizierung für die Spracherkennung.
- 05
Labeling von 3D-Punktwolken und LiDAR
Strukturierte Annotation von LiDAR- und 3D-Sensordaten für autonome Systeme, Drohnen und Geodatenmodelle.
- 06
Multi-Class- und Multi-Label-Annotation
Komplexe Labeling-Schemata für Modelle, die mehrere Kategorien pro Datenpunkt benötigen.
- 07
Qualitätskontrolle und Datenverifizierung
Mehrstufige Prüfungen: KI-gestützte Validierung, menschliche Prüfung und automatisierte Konsistenzchecks.
- 08
Individuelle Annotations-Pipelines
Annotations-Workflows und Richtlinien, ausgerichtet auf Ihr Modell, Ihre Branche und Ihre Entwicklungspipeline.
- 09
Bias-bewusste Annotation
Annotationsprozesse, die Verzerrungen reduzieren und ein faires Modelltraining unterstützen.
- 10
Skalierbare Annotationsinfrastruktur
Cloud-basierte Annotationsplattformen und Automatisierungstools für Trainingsprojekte mit hohem Datenvolumen.
Technologien, mit denen wir arbeiten
- PyTorch
- TensorFlow
- PySpark
- Hadoop
Nicht sicher, was davon Sie brauchen? Beschreiben Sie das Problem, und wir empfehlen Ihnen den passenden Ansatz.
Projekt besprechenFallstudien
Alle FallstudienErgebnisse, die wir für unsere Kunden erzielt haben
Gesundheitswesen · Computer Vision, Deep Learning, Objekterkennung
Tablettenerkennung und -zählung für einen Healthcare-Technologieanbieter
99,9 %Precision, Recall und F1 über alle Vorhersagen
Ein Computer-Vision-System, das pharmazeutische Tabletten anhand des National Drug Code (NDC) auf Fotos identifiziert, klassifiziert und zählt – und damit das fehleranfällige manuelle Zählen ersetzt.
Fallstudie lesen
Drohnenbasierte Müllerkennung und Sammelplanung
25x schnellere Müllerkennung bei halbierten Gesamtkosten
Ein Computer-Vision-System, das Müll auf Drohnenbildern entlang von rund tausend Quadratkilometern Küste erkennt – mit einer GIS-Anwendung zur Planung und Nachverfolgung der Sammlung.
Graffiti-Erkennung und -Kartierung in Echtzeit für eine Kommune
Echtzeit Graffiti-Erkennung mit GPS-Standort
Ein Deep-Learning-System, das Graffiti im gesamten Stadtgebiet in Echtzeit erkennt und verortet, damit Reinigungsteams sie schneller finden, priorisieren und entfernen können.
Schätzung von Fett- und Muskelvolumen des Auges aus MRT-Scans
Automatisiert Segmentierung von Fett und Muskel in jeder MRT-Schicht
Ein Deep-Learning-Modell für eine Augenklinik, das Fett- und Muskelgewebe in MRT-Scans der Orbita segmentiert, deren Volumen schätzt und Vorher-nachher-Vergleiche ermöglicht.
Automatisierte Datenextraktion aus Rechnungen
25x schnellere Rechnungsverarbeitung
Ein Webservice, der Daten aus verschiedenen Rechnungstypen extrahiert, die Dateneingabe für einen multinationalen Anlagenhändler automatisiert und 850 Arbeitsstunden pro Monat spart.
Warum AI Superior
KI auf Forschungsniveau, umgesetzt mit Produktdisziplin
Eine Demo bauen können viele Anbieter. Damit KI mit echten Daten in echten Geschäftsprozessen zuverlässig funktioniert, braucht es ein anderes Team. Genau das bekommen Sie bei uns.
01
Wissenschaftler statt Generalisten
AI Superior wurde 2019 von KI-Forschern mit Publikationen und Patenten gegründet. Diese Tiefe prägt das gesamte Team.
- PhD57 %
- MSc28 %
- BSc15 %
02
Gebaut für den Produktivbetrieb
Wir reduzieren das Risiko jedes Projekts schrittweise, mit einer Go/No-Go-Entscheidung an jedem Meilenstein. So fließt Budget nur in Lösungen, die sich auf Ihren Daten bewährt haben.
4× unsere Erfolgsquote bei Proofs of Concept im Vergleich zum Marktdurchschnitt
03
Ein vollständiges Team ab Tag eins
Strategie, Modelle und Software entstehen gemeinsam, statt zwischen verschiedenen Dienstleistern weitergereicht zu werden.
- Produkt KI-Product-Owner, Business Analyst, Projektmanager
- Daten Data Scientists, ML Engineers, BI-Analyst
- Entwicklung Softwareentwickler, QA, DevOps
04
Ihre Daten bleiben unter Kontrolle
Wenn Daten Ihr Unternehmen nicht verlassen dürfen, setzen wir auf private, selbst gehostete Modelle statt auf KI-Dienste von Drittanbietern.
- DSGVO, deutsches Unternehmen
- Selbst gehostete LLMs
- Transparente Methoden
Unser Team
Die Experten hinter Ihrem Projekt
Ihr Projekt wird von erfahrenen Data Scientists und Engineers mit Forschungshintergrund geleitet, unterstützt von unseren Produkt- und Entwicklungsteams.
-
Dr. Sergey Sukhanov Chief Data Scientist Promotion in Machine Learning, Data Scientist seit 2013. Publikationen, Patente und über 30 umgesetzte KI-Use-Cases; mehrere IEEE-Auszeichnungen.
-
Dr. Ivan Tankoyeu Chief Data Officer Promotion in Informatik. Ausgezeichnet von der IEEE GRSS Society, Gewinner des Global AI Hackathon 2017, TOP500 Data Scientist auf Kaggle (2014).
-
Sergio Frayle, M.Sc. Lead Data Scientist Master in KI, Mustererkennung und digitaler Bildverarbeitung; über 7 Jahre Erfahrung in Bildverarbeitung und Computer Vision, mit Publikationen.
-
Enrique Fernández, M.Sc. Senior ML Expert Master in Robotik und Mechatronik; entwickelt und implementiert komplexe KI-Lösungen, insbesondere in Computer Vision und NLP.
-
Peter Luck, M.Sc. KI-Berater Master in Wirtschaftsingenieurwesen und Informatik; Produkt- und Projektmanager für Machine-Learning-Produkte.
Kundenstimmen
5,0 Mit 5,0 bewertet von den Kunden, für die wir entwickeln
18 verifizierte Bewertungen auf Clutch
“Sie haben jeden Bestandteil des Projekts erfolgreich umgesetzt und unsere Erwartungen übertroffen.”
Entwicklung eines KI-Modells, das die Dächer von Wohn- und Gewerbeimmobilien analysiert, einschließlich Datenerhebung und Labeling. Alle zentralen Ergebnisse wurden termingerecht geliefert.
“AI Superior ist sehr sorgfältig auf alle unsere Anforderungen eingegangen und hat sie im Projekt berücksichtigt.”
Entwicklung von KI-Modellen und einem Dashboard für ein Pilotprogramm, das Abfall in Drohnenaufnahmen erkennt.
“AI Superior hat großes Engagement gezeigt, uns hochwertige Lösungen zu liefern.”
Verbessert und betreut die Dateninfrastruktur eines Anbieters von Kreditlösungen: Datenpipelines, ML-Modelle und individuelle Reports.
So arbeiten wir
Ein bewährter KI-Projektlebenszyklus
Jede Phase endet mit einem Ergebnis, das Sie prüfen können. Sie entscheiden sich erst für die nächste Phase, wenn die vorherige funktioniert. So behalten Sie Umfang, Budget und Risiko unter Kontrolle.
- Erst schätzen, dann entscheidenSie kennen Umfang und erwartete Ergebnisse, bevor die Entwicklung beginnt.
- Go/No-Go nach jeder PhaseJede Phase endet mit einem prüfbaren Ergebnis und einer Entscheidung über den nächsten Schritt.
- Risiken offen kommuniziertWir teilen Risiken und Chancen, sobald die Analyse sie zeigt.
- Go/No-Go-Entscheidung
Discovery
Gemeinsam mit Ihrem Team analysieren wir die geschäftliche Fragestellung und legen die Richtung der Lösung fest.
Sie erhalten: Umfang, Vorgehen und eine erste Schätzung von Aufwand und erwarteten Ergebnissen
- Go/No-Go-Entscheidung
Daten und Machbarkeit
Wir lernen Ihr Team und Ihre Daten kennen und prüfen, ob KI das richtige Werkzeug für dieses Problem ist.
Sie erhalten: Eine Datenbewertung und eine klare Aussage zur Machbarkeit, bevor die Entwicklung beginnt
- Go/No-Go-Entscheidung
Proof of Concept / MVP
Wir starten klein, mit den bereits vorhandenen Daten, und testen die Lösung in der Praxis.
Sie erhalten: Messbare Ergebnisse auf Ihren eigenen Daten und eine Grundlage für die Investitionsentscheidung
- Go/No-Go-Entscheidung
Integration und Skalierung
Wir integrieren die Lösung in Ihre bestehenden Systeme, optimieren die Modelle und passen sie bei Bedarf an.
Sie erhalten: Eine Lösung, die in Ihren Prozessen läuft und mit Ihren Daten und Systemen kompatibel ist
-
Evaluierung
Gemeinsam bewerten wir die Ergebnisse der Implementierung und stellen sicher, dass sie richtig interpretiert werden.
Sie erhalten: Ein klares Bild des geschaffenen Mehrwerts und der nächsten Verbesserungspotenziale
Anwendungsfälle nach Branche
Datenannotation für alle Branchen
Beispiele für annotierte Datensätze, die wir für Modelle in den einzelnen Branchen aufbereiten.
Versicherungen
Annotierte Daten für Betrugserkennung, automatisierte Schadenbearbeitung und Risikobewertung.
- Annotierte Dokumente für die Schadenbearbeitung
- Datensätze zu Betrug und Risiko
- Klassifizierung und Entity Recognition in Policendokumenten
Finanzwesen
Präzise Annotation für Betrugserkennung, Investmentanalyse und Kundenprofile.
- Annotierte Transaktionsdaten für die Anomalieerkennung
- Annotierte Finanzabschlüsse
- Verarbeitung von Compliance-Dokumenten
Pharma
Annotierte medizinische Datensätze für Wirkstoffforschung und Patientenmonitoring.
- Annotierte Patientenakten
- Annotierte Daten aus klinischen Studien
- Trainingsdatensätze für die Diagnostik
Bauwesen
Annotierte Daten für Baustellensicherheit, vorausschauende Wartung und Planung.
- Annotierte Drohnenbilder für die Baustellenüberwachung
- Annotierte Sicherheits- und Compliance-Dokumente
- Risikodaten für die vorausschauende Wartung
Immobilien
Annotierte Daten für Bewertung, Suche und Dokumentenverarbeitung.
- Annotierte Inserate für Preismodelle
- Annotierte Rechtsdokumente für die Vertragsanalyse
- Bild-Labeling für Objektmerkmale
Öl und Gas
Annotierte Geo- und Sensordaten für Exploration und Betrieb.
- Annotierte seismische Bilder
- Annotierte Wartungsprotokolle
- Annotation von Sicherheitsberichten
Medien
Annotation für Content-Moderation, Sentiment und Empfehlungen.
- Annotierte Video- und Bilddaten für die Moderation
- Sentimentdaten für das Trend-Tracking
- Trainingsdaten für Empfehlungssysteme
Öffentlicher Sektor
Annotierte Daten für Dokumentenautomatisierung und Bürgerservices.
- Annotierte öffentliche Akten
- Datensätze für Politikforschung und Sentiment
- Daten aus Bürgeranfragen für Chatbots
Tech-Start-ups
Trainingsdaten für Support-Automatisierung, Analysen und Personalisierung.
- Trainingsdatensätze für Chatbots
- Annotierte Daten zum Kundenverhalten
- Daten für die Content-Kategorisierung
Raumfahrt
Annotation für Satellitenbilder und Anomalieerkennung.
- Annotierte Satellitenbilder für die Geodatenanalyse
- Datensätze für die Anomalieerkennung
NGOs und Non-Profits
Annotierte Daten für Wirkungsmessung und Spenderbindung.
- Annotierte Umfragedaten zur Wirkungsmessung
- Annotierte Spendendaten
Auszeichnungen
Ausgezeichnet als eines der führenden KI-Unternehmen
Anerkannt von internationalen Wirtschaftspreisen und unabhängigen B2B-Plattformen, die Unternehmen auf Basis verifizierter Kundenbewertungen einstufen.
-
Gewinner der Go Global Awards 2021 · International Trade Council -
Bester Data-Science- und KI-Dienstleister, Europa 2021 · German Business Awards -
Top-Unternehmen für künstliche Intelligenz 2023 · Clutch -
Top-Unternehmen für Machine Learning 2023 · Clutch -
Clutch Champion Herbst 2023 · Clutch -
Clutch Global Herbst 2023 · Clutch -
Top-Unternehmen für BI & Big Data Deutschland 2023 · Clutch -
Top-Unternehmen für IT-Services Deutschland 2023 · Clutch -
Top-KI-Unternehmen 2023 · TrueFirms -
Top-Unternehmen für Machine Learning 2021 · Techreviewer -
Meistbewertete IT-Dienstleister Deutschland · The Manifest
Warum ist die Qualität der Annotation so wichtig?
Modelle lernen Muster aus annotierten Beispielen. Ungenaue oder inkonsistente Labels führen zu ungenauen Ergebnissen. Das mindert die Effizienz und erhöht das Risiko, sobald das Modell im Einsatz ist.
Welche Datentypen können Sie annotieren?
Bilder, Videos, Texte, Audio und 3D-Punktwolken einschließlich LiDAR. Typische Aufgaben sind Objekterkennung, Segmentierung, Entity Recognition, Sentimentanalyse, Transkription und Sprechererkennung.
Wie funktioniert KI-gestützte Annotation?
KI-gestützte Tools labeln die Daten vor, menschliche Annotatoren verfeinern und validieren die Labels. Das beschleunigt das Labeling und hält die Genauigkeit hoch.
Wie stellen Sie die Genauigkeit der Annotation sicher?
Durch mehrstufige Qualitätskontrolle: KI-gestützte Validierung, menschliche Prüfung und automatisierte Konsistenzchecks. Außerdem annotieren wir zuerst einen Beispieldatensatz, um die Qualität zu validieren und den Workflow zu verfeinern, bevor wir hochskalieren.
Lässt sich die Annotation auf unser Modell zuschneiden?
Ja. Wir leiten Annotationsziele und Richtlinien aus den Anforderungen Ihres Modells ab. So passen die annotierten Daten zu seinen Lernzielen und fügen sich in Ihre Machine-Learning-Pipeline ein.
Können Sie große Datensätze bewältigen?
Ja. Wir nutzen Cloud-basierte Annotationsplattformen und Automatisierungstools, um große Datenmengen in gleichbleibender Qualität zu verarbeiten.
Müssen wir die Daten selbst erheben und aufbereiten?
Nein. Wir helfen Ihnen, Rohdaten zu sammeln und zu strukturieren, sie von Fehlern und Inkonsistenzen zu bereinigen und sie vor Annotation und Modellentwicklung vorzuverarbeiten.
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Teilen Sie uns ein paar Details mit, unser KI-Team übernimmt den Rest. So geht es weiter:
- Wir prüfen Ihre Anfrage und antworten per E-Mail.
- Ein Gespräch mit einem KI-Experten zu Ihrem Problem, Ihren Daten und Zielen.
- Eine klare Empfehlung: unser Lösungsansatz und eine erste Aufwandsschätzung.
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