Creación de conjuntos de datos a medida
Creación de conjuntos de datos adaptados al entrenamiento de modelos de machine learning, deep learning, LLM, VLM, RAG y RLHF, con soporte para datos de imagen, audio, vídeo, texto y datos multimodales.
Innovatiana ofrece servicios de etiquetado de datos y creación de conjuntos de datos a medida para entrenar modelos de IA, con cobertura de visión por computador, modelos generativos, moderación de contenido, PLN y procesamiento documental.
Innovatiana es un proveedor de servicios de etiquetado de datos y creación de conjuntos de datos para IA. El sitio presenta la oferta como un acompañamiento para reunir datos de entrenamiento adaptados a modelos de machine learning, deep learning y modelos generativos.
La empresa destaca proyectos a medida para varios tipos de datos y flujos de trabajo: visión por computador, PLN, moderación de contenido, RLHF, procesamiento documental y preparación de conjuntos de datos para fine-tuning. Las páginas públicas también indican un enfoque centrado en la calidad, la trazabilidad y la externalización responsable.
El modelo presentado se basa en equipos internos de etiquetadores de datos y expertos en la materia, con una gestión dedicada por proyecto. Según la página de inicio, los entregables pueden producirse por tarea o por conjunto de datos entregado, con recuperación de los datos anotados en formatos adaptados a las necesidades del cliente.
Creación de conjuntos de datos adaptados al entrenamiento de modelos de machine learning, deep learning, LLM, VLM, RAG y RLHF, con soporte para datos de imagen, audio, vídeo, texto y datos multimodales.
Anotación de imágenes y vídeos para la detección, clasificación, segmentación y seguimiento de objetos, con varias formas de anotación como bounding boxes, polígonos, keypoints, polilíneas y cuboides.
Preparación de datos para modelos generativos, incluidos prompts/respuestas, diálogos, fragmentos de código, resúmenes, explicaciones y otros conjuntos de datos estructurados para fine-tuning.
Moderación de contenido generado y participación en ciclos de RLHF para evaluar la relevancia, la seguridad y posibles desviaciones de las salidas de los modelos.
Estructuración de documentos sin procesar, textos, PDF y escaneos para el análisis documental y la extracción de valor en flujos de trabajo de procesamiento documental.
Controles de calidad sistemáticos, validación cruzada y exportación en formatos adaptados al proyecto, con posibilidad de trabajar en las herramientas del cliente o en entornos seguros.
Crear conjuntos de datos anotados para entrenar modelos de detección de objetos, clasificación, segmentación o análisis de vídeo. Las páginas mencionan formatos como COCO, YOLO y Pascal VOC, así como herramientas como Label Studio, CVAT o V7.
Preparar conjuntos de datos para el fine-tuning de LLM y otros modelos generativos a partir de prompts/respuestas, diálogos, fragmentos de código o resúmenes. El objetivo es estructurar datos más ricos y contextualizados para mejorar la relevancia de las salidas.
Moderar contenido generado por IA y apoyar ciclos de RLHF para evaluar la calidad, la seguridad y las respuestas fuera de contexto. Este caso de uso busca principalmente gestionar mejor los riesgos asociados al contenido sensible.
Estructurar y anotar textos, PDF y escaneos para proyectos de análisis documental, especialmente cuando es necesario extraer información de documentos sin procesar y multilingües.
Enriquecer corpus textuales para modelos de PLN, con tareas como el reconocimiento de entidades nombradas, la clasificación, la segmentación o la anotación semántica.
El sitio presenta servicios de etiquetado de datos y creación de conjuntos de datos a medida para IA, pero no detalla un proceso de incorporación estandarizado. Las páginas muestran principalmente casos de uso por tipo de proyecto, con una solicitud de presupuesto para definir las necesidades.
Innovatiana indica que trabaja con datos de imagen, vídeo, texto, audio y datos multimodales. Las páginas visibles cubren especialmente la visión por computador, los datos para modelos generativos, la moderación de contenido y el PLN.
Los entregables mencionados incluyen datos anotados y conjuntos de datos estructurados, exportados en formatos adaptados al proyecto, por ejemplo JSON, XML, Pascal VOC, COCO, YOLO u otros formatos compatibles según el caso de uso.
La página de inicio indica una tarificación por tarea o por conjunto de datos entregado, según el volumen y la complejidad. También especifica que no hay suscripción, gastos de puesta en marcha ni costes ocultos.
Los contenidos visibles mencionan el uso de herramientas o entornos seguros como Label Studio, CVAT y V7 para determinados proyectos, así como la posibilidad de trabajar directamente con las herramientas del cliente mediante una plataforma en línea.
Los datos de tráfico son solo como referencia.
aixblock.io
AIxBlock ofrece servicios empresariales de datos de entrenamiento para IA de voz y modelos de lenguaje de gran escala, con texto y audio multilingües y flujos de trabajo autoalojados.
story.foundation
Protocolo abierto para obtener, verificar, procesar y licenciar datos humanos reales para entrenar IA, con trazabilidad auditable y derechos definidos desde el origen.
chatcsv.co
Carga un archivo CSV, haz preguntas en lenguaje natural y explora las respuestas mediante gráficos y conversaciones guardadas. Útil para analizar conjuntos de datos y compartir hallazgos con colegas.
databox.com
Plataforma de inteligencia empresarial y analítica que conecta más de 130 fuentes de datos, crea paneles e informes y usa IA para responder preguntas sobre el rendimiento de los equipos.
equals.com
Plataforma de analítica con IA para crear hojas de cálculo conectadas, paneles e informes asistidos por IA a partir de datos empresariales en tiempo real.
hurree.co
Hurree reúne informes de herramientas conectadas en paneles compartidos para que los equipos puedan consultar el rendimiento de distintas áreas y analizar los datos con Riva, su agente de IA.