Hogere modelnauwkeurigheid
Nauwkeurig gelabelde datasets helpen modellen patronen betrouwbaar te herkennen bij taken als beeldherkenning, sentimentanalyse en spraak-naar-tekst.
Data-annotatie · Trainingsdata voor AI
Data-annotatie voor AI met trainingsdata waarop uw modellen kunnen vertrouwen
Een model is zo nauwkeurig als de data waarvan het leert. Wij labelen beelden, video, tekst, audio en 3D-puntenwolken volgens de specificaties van uw model. We combineren AI-ondersteunde tools met menselijke controle en kwaliteitsborging en leveren datasets die direct in uw machine-learningpipeline passen.
- Nauwkeurig gelabelde beeld-, tekst-, audio- en 3D-data
- AI-ondersteund labelen met menselijke controle
- Annotatie ontworpen rond uw model
- 57% van ons team is gepromoveerd
- Duits bedrijf, werkt volgens de AVG
Bespreek uw project
5,0 18 reviews op Clutch Winnaar Go Global Awards
Vertrouwd door grote bedrijven, scale-ups en non-profits
Wat het u oplevert
Waarom annotatiekwaliteit de modelkwaliteit bepaalt
Slechte labels leiden tot onnauwkeurige output. Wij behandelen annotatie als onderdeel van modelontwikkeling, niet als los klusje.
Consistentie op schaal
AI-ondersteunde tools, menselijke expertise en kwaliteitscontrole houden labels precies en consistent, ook bij grote datasets.
Labels voor uw use case
Van beeldclassificatie tot named entity recognition en annotatie van videoframes: het labelschema volgt de eisen van uw model.
Wat wij leveren
Onze mogelijkheden in data-annotatie
Annotatie voor elk belangrijk datatype, met de kwaliteitscontrole die daarbij hoort.
- 01
Beeldannotatie voor computer vision
Bounding boxes, polygonen, keypoints en pixelnauwkeurige semantische segmentatie voor objectdetectie en beeldherkenning.
- 02
Videoannotatie voor object tracking
Annotatie per frame waarmee modellen leren objecten, handelingen en gedragspatronen te volgen.
- 03
Tekstannotatie voor NLP
Named entity recognition, sentimentanalyse, intentclassificatie en tekstcategorisering voor zoekfuncties, chatbots en analyses.
- 04
Audio- en spraakannotatie
Fonetische en taalspecifieke transcriptie, sprekeridentificatie, emotiedetectie en ruisclassificatie voor spraakherkenning.
- 05
Labelen van 3D-puntenwolken en LiDAR
Gestructureerde annotatie van LiDAR- en 3D-sensordata voor autonome systemen, drones en geospatiale modellen.
- 06
Multi-class- en multi-labelannotatie
Complexe labelschema's voor modellen die meerdere categorieën per item nodig hebben.
- 07
Kwaliteitscontrole en dataverificatie
Controles in meerdere lagen: AI-gestuurde validatie, menselijke review en geautomatiseerde consistentiechecks.
- 08
Annotatiepipelines op maat
Annotatieworkflows en -richtlijnen ontworpen rond uw model, uw sector en uw ontwikkelpipeline.
- 09
Annotatie met oog voor bias
Annotatieprocessen die zijn ontworpen om bias te beperken en eerlijke modeltraining te ondersteunen.
- 10
Schaalbare annotatie-infrastructuur
Annotatieplatforms in de cloud en automatiseringstools voor trainingsprojecten met grote volumes.
Technologieën waarmee we werken
- PyTorch
- TensorFlow
- PySpark
- Hadoop
Weet u niet zeker wat u nodig hebt? Beschrijf het probleem en wij adviseren u over de aanpak.
Bespreek uw projectCase studies
Alle case studiesResultaten die we voor klanten behaalden
Gezondheidszorg · Computer vision, Deep learning, Objectdetectie
Pildetectie en -telling voor een zorgtechnologieleverancier
99,9%precisie, recall en F1 over alle voorspellingen
Een computervisionsysteem dat medicijnpillen op National Drug Code (NDC) herkent, classificeert en telt op foto’s, en zo foutgevoelig handmatig tellen vervangt.
Lees de case study
Detectie van zwerfafval met drones en planning van inzameling
25x snellere afvaldetectie, met gehalveerde totale kosten
Een computervisionsysteem dat zwerfafval detecteert op dronebeelden van ongeveer duizend vierkante kilometer kustgebied, met een GIS-applicatie om de inzameling te plannen en te volgen.
Graffitidetectie en -kartering in realtime voor een gemeente
Realtime graffitidetectie met gps-locatie
Een deep-learningsysteem dat graffiti in de hele stad in realtime detecteert en lokaliseert, zodat schoonmaakteams het sneller kunnen vinden, prioriteren en verwijderen.
Schatting van vet- en spiervolume van het oog op basis van MRI-scans
Geautomatiseerd segmentatie van vet en spieren in elke MRI-doorsnede
Een deep-learningmodel voor een oogheelkundig centrum dat vet- en spierweefsel segmenteert in MRI-scans van de oogkas, het volume schat en vergelijkingen voor en na een ingreep ondersteunt.
Geautomatiseerde gegevensextractie uit facturen
25x snellere factuurverwerking
Een webdienst die gegevens uit verschillende soorten facturen haalt, de gegevensinvoer automatiseert voor een multinationale distributeur van apparatuur en 850 manuren per maand bespaart.
Waarom AI Superior
AI op onderzoeksniveau, met de werkwijze van een productbedrijf
Veel leveranciers kunnen een demo bouwen. AI betrouwbaar laten werken op echte data, binnen echte bedrijfsprocessen, vraagt om een ander soort team. Dat team krijgt u bij ons.
01
Wetenschappers, geen generalisten
AI Superior werd in 2019 opgericht door AI-onderzoekers met gepubliceerde papers en patenten. Die diepgang vindt u in het hele team terug.
- PhD57%
- MSc28%
- BSc15%
02
Gebouwd voor productie
Bij elk project beperken we het risico stap voor stap, met een go/no-go-beslissing bij elke mijlpaal. Zo gaat uw budget alleen naar oplossingen die zich op uw data hebben bewezen.
4× ons slagingspercentage bij proofs of concept ten opzichte van het marktgemiddelde
03
Een compleet team vanaf dag één
Strategie, modellen en software worden samen ontworpen, niet doorgegeven tussen losse leveranciers.
- Product AI-productowner, business analist, projectmanager
- Data Data scientists, ML-engineers, BI-analist
- Ontwikkeling Software engineers, QA, DevOps
04
Uw data blijft onder controle
Mag data uw organisatie niet verlaten, dan bouwen we op private, zelf gehoste modellen in plaats van AI-diensten van derden.
- AVG, Duits bedrijf
- Zelf gehoste LLM's
- Transparante methoden
Ons team
De experts achter uw project
Uw project wordt geleid door senior data scientists en engineers met een onderzoeksachtergrond, ondersteund door onze product- en ontwikkelteams.
-
Dr. Sergey Sukhanov Chief Data Scientist Gepromoveerd in machine learning, data scientist sinds 2013. Publicaties, patenten en meer dan 30 geïmplementeerde AI-use cases; meerdere IEEE-prijzen.
-
Dr. Ivan Tankoyeu Chief Data Officer Gepromoveerd in de informatica. Erkend door de IEEE GRSS Society, winnaar van de Global AI Hackathon 2017, Kaggle TOP500 data scientist (2014).
-
Sergio Frayle, M.Sc. Lead Data Scientist Master in AI, patroonherkenning en digitale beeldverwerking; meer dan 7 jaar ervaring in beeldverwerking en computer vision, met publicaties.
-
Enrique Fernández, M.Sc. Senior ML Expert Master in robotica en mechatronica; bouwt en implementeert complexe AI-oplossingen, vooral in computer vision en NLP.
-
Peter Luck, M.Sc. AI Consultant Master in bedrijfskunde en informatica; product- en projectmanager voor machine learning-producten.
Klantreviews
5,0 Beoordeeld met 5,0 door de klanten voor wie wij bouwen
18 geverifieerde reviews op Clutch
“Ze hebben elk onderdeel van het project met succes uitgevoerd en onze verwachtingen overtroffen.”
Bouwde een AI-model dat daken van woningen en bedrijfspanden analyseert, inclusief dataverzameling en labeling. Alle belangrijke deliverables werden op tijd opgeleverd.
“AI Superior is zeer zorgvuldig op al onze behoeften ingegaan en heeft ze in het project meegenomen.”
Bouwde AI-modellen en een dashboard voor een pilotprogramma dat afval detecteert in dronebeelden.
“AI Superior toonde een sterke inzet om ons oplossingen van hoge kwaliteit te leveren.”
Verbetert en onderhoudt de data-infrastructuur van een aanbieder van kredietoplossingen: datapipelines, ML-modellen en rapportages op maat.
Zo werken wij
Een beproefde levenscyclus voor AI-projecten
Elke fase eindigt met een resultaat dat u kunt controleren. U stapt pas in de volgende fase als u de vorige hebt zien werken. Zo houdt u scope, budget en risico zelf in de hand.
- Eerst een inschatting, dan een besluitU ziet scope en verwachte resultaten voordat de bouw begint.
- Go/no-go na elke faseElke fase eindigt met een controleerbaar resultaat en een besluit over de volgende stap.
- Open over risico'sWe delen risico's en kansen zodra de analyse ze aan het licht brengt.
- Go/no-go-beslissing
Verkenning
Samen met uw team werken we het bedrijfsprobleem uit en bepalen we de richting van de oplossing.
U ontvangt: Scope, aanpak en een globale inschatting van inspanning en verwachte resultaten
- Go/no-go-beslissing
Data en haalbaarheid
We leren uw team en uw data kennen en toetsen of AI het juiste middel is voor dit probleem.
U ontvangt: Een data-assessment en een helder haalbaarheidsoordeel, nog voordat de bouw begint
- Go/no-go-beslissing
Proof of concept / MVP
We beginnen klein, met de data die al beschikbaar is, om de oplossing in de praktijk te testen.
U ontvangt: Gemeten resultaten op uw eigen data en een basis voor de investeringsbeslissing
- Go/no-go-beslissing
Integratie en opschaling
We integreren de oplossing in uw bestaande systemen, finetunen de modellen en passen ze aan waar nodig.
U ontvangt: Een oplossing die draait binnen uw processen, afgestemd op uw data en systemen
-
Evaluatie
Samen evalueren we de resultaten van de implementatie en zorgen we dat ze juist worden geïnterpreteerd.
U ontvangt: Een helder beeld van de geleverde waarde en van wat u hierna kunt verbeteren
Toepassingen per sector
Data-annotatie per sector
Voorbeelden van de gelabelde datasets die wij per sector voor modellen voorbereiden.
Verzekeringen
Gelabelde data voor fraudedetectie, automatisering van schadeafhandeling en risicobeoordeling.
- Geannoteerde documenten voor schadeafhandeling
- Datasets voor fraude en risico
- Classificatie en entiteitsherkenning in polisdocumenten
Financiële sector
Nauwkeurige annotatie voor fraudedetectie, beleggingsanalyse en klantprofilering.
- Gelabelde transactiedata voor anomaliedetectie
- Geannoteerde jaarrekeningen
- Verwerking van compliancedocumenten
Farmaceutische industrie
Gelabelde medische datasets voor geneesmiddelenonderzoek en patiëntmonitoring.
- Geannoteerde medische dossiers
- Gelabelde data uit klinische studies
- Trainingsdatasets voor diagnostiek
Bouw
Gelabelde data voor veiligheid op de bouwplaats, voorspellend onderhoud en planning.
- Gelabelde dronebeelden voor bouwplaatsmonitoring
- Geannoteerde veiligheids- en compliancedocumenten
- Risicodata voor voorspellend onderhoud
Vastgoed
Geannoteerde data voor waardering, zoekfuncties en documentverwerking.
- Geannoteerde advertenties voor prijsmodellen
- Gelabelde juridische documenten voor contractanalyse
- Beeldlabeling van vastgoedkenmerken
Olie en gas
Geannoteerde geospatiale en sensordata voor exploratie en operations.
- Geannoteerde seismische beelden
- Gelabelde onderhoudslogs
- Annotatie van veiligheidsrapporten
Media
Annotatie voor contentmoderatie, sentiment en aanbevelingen.
- Gelabelde video- en beelddata voor moderatie
- Sentimentdata voor trendmonitoring
- Trainingsdata voor aanbevelingen
Overheid
Gelabelde data voor documentautomatisering en dienstverlening aan burgers.
- Gelabelde openbare registers
- Datasets voor beleidsonderzoek en sentiment
- Data van burgervragen voor chatbots
Techstart-ups
Trainingsdata voor supportautomatisering, analyses en personalisatie.
- Trainingsdatasets voor chatbots
- Geannoteerde data over klantgedrag
- Data voor contentcategorisering
Ruimtevaart
Annotatie voor satellietbeelden en anomaliedetectie.
- Gelabelde satellietbeelden voor geospatiale analyse
- Datasets voor anomaliedetectie
Ngo's en non-profits
Geannoteerde data voor impactmeting en donateurbetrokkenheid.
- Geannoteerde enquêtedata voor impactmeting
- Gelabelde donatieregistraties
Prijzen en erkenning
Gerekend tot de beste AI-bedrijven
Erkend door internationale bedrijfsprijzen en door onafhankelijke B2B-platforms die bedrijven rangschikken op basis van geverifieerde klantreviews.
-
Go Global Awards Winner 2021 · International Trade Council -
Beste dienstverlener in data science & AI, Europa 2021 · German Business Awards -
Top AI-bedrijf 2023 · Clutch -
Top machine learning-bedrijf 2023 · Clutch -
Clutch Champion Najaar 2023 · Clutch -
Clutch Global Najaar 2023 · Clutch -
Top BI- & big data-bedrijf Duitsland 2023 · Clutch -
Top IT-dienstverlener Duitsland 2023 · Clutch -
Top AI-bedrijven 2023 · TrueFirms -
Top machine learning-bedrijven 2021 · Techreviewer -
Meest beoordeelde IT-dienstverleners Duitsland · The Manifest
Waarom is annotatiekwaliteit zo belangrijk?
Modellen leren patronen uit gelabelde voorbeelden. Onnauwkeurige of inconsistente labels leiden tot onnauwkeurige output. Dat verlaagt de efficiëntie en verhoogt het risico zodra het model in gebruik is.
Welke soorten data kunt u annoteren?
Beelden, video, tekst, audio en 3D-puntenwolken, waaronder LiDAR. Typische taken zijn objectdetectie, segmentatie, entiteitsherkenning, sentimentanalyse, transcriptie en sprekeridentificatie.
Hoe werkt AI-ondersteunde annotatie?
AI-tools labelen de data voor, waarna menselijke annotatoren de labels verfijnen en valideren. Zo gaat het labelen sneller terwijl de nauwkeurigheid hoog blijft.
Hoe waarborgt u de nauwkeurigheid van de annotatie?
Met kwaliteitscontrole in meerdere lagen: AI-gestuurde validatie, menselijke review en geautomatiseerde consistentiechecks. We annoteren ook eerst een steekproef om de kwaliteit te valideren en de workflow te verfijnen voordat we opschalen.
Kan de annotatie worden afgestemd op ons model?
Ja. Wij bepalen annotatiedoelen en -richtlijnen op basis van de eisen van uw model, zodat de gelabelde data aansluit op de leerdoelen en integreert met uw machine-learningpipeline.
Kunt u grote datasets aan?
Ja. Wij gebruiken annotatieplatforms in de cloud en automatiseringstools om grote hoeveelheden data met constante kwaliteit te verwerken.
Moeten we de data zelf verzamelen en voorbereiden?
Nee. Wij kunnen helpen ruwe data te verzamelen en te ordenen, fouten en inconsistenties eruit te halen en de data voor te bewerken voordat annotatie en modelontwikkeling beginnen.
Start uw project
Vertel ons wat AI voor uw bedrijf moet doen
Deel een paar details en ons AI-team neemt het over. Dit zijn de volgende stappen:
- We bekijken uw aanvraag en antwoorden per e-mail.
- Een gesprek met een AI-expert over uw probleem, data en doelen.
- Een helder advies: de aanpak die wij voorstellen en een eerste inschatting.
Liever zelf een tijd kiezen?
Plan een gesprek