Etiquetado de datos para Computer Vision
Mejore sus modelos de detección, clasificación y segmentación de objetos con conjuntos de datos de la más alta calidad. Innovatiana ofrece servicios de anotación de imágenes a medida para sus proyectos de inteligencia artificial
Nuestros expertos en anotación de datos para IA se combinan minuciosidad, dominio técnico y Conocimiento de las herramientas avanzado para transformar sus imágenes y vídeos en datos utilizables para tus modelos de Computer Vision
Anotación de imagen
Anotar vídeos
Anotación 3D point cloud
Anotaciones médicas
Anotación de imagen
Transformamos sus datos visuales en recursos estratégicos gracias a la experiencia humana y tecnológica adaptada a cada sector.
Cajas delimitadoras
La anotación de tipo Caja delimitadora consiste en delinear con precisión los objetos de interés de una imagen mediante rectángulos, para permitir que un modelo de visión artificial aprenda a detectarlos o reconocerlos automáticamente.
Definición del plano de anotación y de las clases de objetos que se van a ubicar
Anotación manual o semiautomática mediante recuadros delimitadores (imágenes, vídeos, vistas de satélite,...)
Validación cruzada y control de calidad (coherencia de las etiquetas, superposiciones, tasa de cobertura,...)
Exportación de anotaciones a formatos estándar (COCO, YOLO, Pascal VOC,...)
Inspección industrial — Detección de defectos en las piezas en producción
Conducción autónoma — Rastreo de vehículos, peatones, señales de tráfico
Imágenes de satélite — Ubicación de edificios, áreas agrícolas o forestales
Polígonos
La anotación de polígonos permite delinear con precisión los contornos complejos de los objetos de una imagen (formas irregulares, objetos anidados, etc.), algo esencial para los modelos de segmentación de instancias o semántica.
Definición de categorías y criterios de segmentación
Anota objetos manualmente dibujando polígonos punto por punto
Control de calidad y verificación cruzada de contornos y clases
Exportación en formatos adaptados (COCO, Máscara R-CNN, máscaras PNG,...)
Inspección industrial — Detección precisa de áreas defectuosas
Conducción autónoma — Segmentación de carreteras, aceras, vehículos
Imágenes de satélite — Delimitación de cultivos, edificios o áreas naturales
Puntos clave
La anotación de Puntos clave consiste en colocar puntos de referencia en áreas específicas de un objeto (por ejemplo, articulaciones humanas, referencias faciales, componentes mecánicos) para entrenar modelos de detección de postura, de Rastreo de movimiento O de reconocimiento fino.
Definición del esqueleto de puntos (número, nombre, relaciones entre puntos clave)
Colocación manual de puntos clave en cada fotograma o secuencia
Control de calidad de la coherencia espacial y los errores de alineación
Exportación a puntos clave JSON o COCO
Inspección industrial — Identificación de componentes o sensores precisos en las máquinas
Conducción autónoma — Monitorización de los movimientos de peatones o ciclistas
Salud/deporte — Análisis de la postura, los gestos o los movimientos articulares
Segmentación
La anotación de segmentación tiene como objetivo asignar una etiqueta a cada píxel de una imagen para permitir que un modelo comprenda con precisión los contornos y la naturaleza de los objetos, superficies o áreas. Es fundamental para las tareas de segmentación semántica o Instancia, utilizado en los sistemas de visión más avanzados.
Definición de las clases a segmentar (objetos, superficies, materiales,...)
Anotación píxel por píxel (manual o asistida)
Control de calidad mediante la corrección y la armonización de los contornos
Exportación a archivos de máscara PNG, segmentación COCO o vectores
Inspección industrial — Detección precisa de áreas con defectos o desgaste
Conducción autónoma — Segmentación fina de la carretera, aceras, vehículos
Imágenes de satélite — Clasificación de áreas urbanas, naturales o agrícolas
Polilíneas
La anotación de polilíneas consiste en dibujar líneas continuas en las imágenes para representar estructuras lineales como carreteras, contornos de objetos finos, cables o trayectorias. Es especialmente útil en los casos en que los objetos son demasiado delgados o largos para anotarse eficazmente mediante un polígono o un cuadro delimitador.
Definir las categorías de elementos lineales que se van a anotar
Dibujo manual o asistido de polilíneas en imágenes
Verificación de la continuidad, precisión y consistencia del diseño
Exportación en formatos compatibles (JSON, GeoJSON, COCO adaptativo)
Inspección industrial — Anotación de grietas, soldaduras, cableado
Conducción autónoma — Rastrear las marcas terrestres o las trayectorias de los vehículos
Imágenes de satélite — Delineación de carreteras, ríos o líneas eléctricas
Cuboides
La anotación de Cuboides permite delimitar objetos en el espacio en tres dimensiones a partir de imágenes 2D, datos LiDAR o secuencias de vídeo. Es fundamental para la formación de modelos de Percepción 3D en entornos complejos (conducción autónoma, robótica, logística...).
Definición de clases de objetos que se van a modelar en 3D
Colocación manual o semiautomática de cuboides en múltiples vistas o nubes de puntos
Alineación y verificación de dimensiones, orientación y profundidad
Exportación en formato compatible (KITTI, PCD, 3D JSON,...)
Conducción autónoma — Detección de vehículos y peatones con estimación de distancia y volumen
Logística — Ubicación y dimensionamiento de paquetes en almacenes
Mapeo 3D — Anotación de edificios o estructuras en entornos urbanos
Anotación de vídeo
Transformamos sus vídeos en datos utilizables para la IA gracias a una anotación experta y precisa adaptada a sus casos de uso.
Seguimiento de objetos
Seguimiento de objetos consiste en seguir uno o más objetos de interés en una secuencia de vídeo cuadro a cuadro, con el fin de modelar sus Trayectoria en el tiempo.
Selección de objetos a seguir (coche, persona, animal, producto,...)
Anotación manual o semiautomática de la posición cuadro por cuadro (cuadro delimitador, polígono,...)
Asociación coherente de un identificador único para cada objeto supervisado
Ajuste e interpolación de los fotogramas faltantes si es necesario
Conducción autónoma — Seguimiento de peatones y vehículos en un entorno urbano
Venta minorista — Análisis del recorrido del cliente en las tiendas para estudiar los comportamientos de compra
Deporte — Seguimiento de jugadores para modelar actuaciones o crear estadísticas en tiempo real
Reconocimiento de acciones
Anota clips de vídeo que contengan gestos o comportamientos específicos (por ejemplo, correr, caer, levantar un objeto...), para entrenar modelos capaces de Reconocer automáticamente las acciones de un vídeo.
Definición del catálogo de acciones a detectar (lista exhaustiva, por dominio)
Detección y selección de segmentos de vídeo en los que se producen estas acciones
Anotación de tiempo con inicio/final de la acción y etiqueta asociada
Estructuración y exportación en un formato compatible (p. ej.: JSON, CSV, rango de fotogramas + etiqueta)
Deporte — Reconocimiento de gestos técnicos en el entrenamiento por vídeo (por ejemplo: regatear, saltar, pasar)
Seguridad — Detección de acciones sospechosas (p. ej.: pelea, intrusión, abandono de objetos)
Salud — Detección automática de caídas o movimientos inusuales en una residencia de ancianos
Detección de eventos
Anota eventos clave o inusuales ocurre en un vídeo, con una dimensión temporal marcada (inicio/final), sin que implique necesariamente una acción continua.
Identificación de los tipos de eventos que se van a anotar (por ejemplo: colisión, apertura de puerta, activación de alarma, etc.)
Anotación temporal de cada evento (marca de tiempo o rango de fotogramas) con la etiqueta correspondiente
Verificación y validación de las ocurrencias para evitar falsos positivos
Exportar anotaciones (por ejemplo, CSV, JSON, con marca de tiempo y tipo de evento)
Aprendizaje electrónico — Marcación automática de los momentos educativos clave (por ejemplo: hablar, hacer una demostración, un momento de confusión)
Industria — Identificación de incidentes de producción (atascos de máquinas, caída de objetos, parada de línea)
seguridad — Detección de intrusiones, comportamientos anormales o movimientos no autorizados
Clasificación temporal
Asignar etiquetas globales o contextuales a secuencias continuas de un vídeo, segmentándolas según períodos coherentes (por ejemplo: calma/actividad/alerta).
Definición de las categorías temporales que se van a anotar (estados, situaciones, niveles de actividad,...)
Anotar intervalos de tiempo con una sola etiqueta por segmento
Revise y compruebe la coherencia entre las transiciones
Exporte segmentos anotados con inicio/final + clase asociada (formatos: JSON, CSV, XML,...)
Estudios conductuales — Identificación de las fases: atención sostenida/distracción/fatiga
Circulación — Clasificación de secuencias: fluido/densa/bloqueada
Monitorización — Segmentación de periodos: activo/inactivo/error del sistema
Estimación de poses
Anota el posiciones corporales (puntos clave) cuadro por cuadro en una secuencia de vídeo, con el fin de modelar el movimientos de una o más personas a lo largo del tiempo.
Definición del esqueleto de puntos clave (por ejemplo: 17 puntos: cabeza, hombros, codos, rodillas,...)
Anotación de puntos clave en cada fotograma o mediante fotogramas clave con interpolación
Revisión y corrección manuales en caso de oclusión o ambigüedad
Exportación en formatos especializados (puntos clave COCO, JSON estructurado, CSV por fotograma)
Deporte — Estudio del gesto técnico (lanzar, saltar, escribir...) en la formación en vídeo
Supervisión — Detección de actitudes sospechosas o anomalías motoras
Salud/Rehabilitación — Análisis de las amplitudes posturales y articulares
Interpolación
Genere automáticamente las anotaciones faltantes entre varios fotogramas clave (Fotogramas clave) en un vídeo. Esta técnica se usa para acelerar la anotación manual, manteniendo al mismo tiempo la precisión suficiente para entrenar modelos de IA. Este método es aplicable a varios tipos de anotaciones: cuadros delimitadores, polígonos, puntos clave, etc.
Anotación manual de objetos o puntos en fotogramas clave (todos los fotogramas en X)
Activación de la interpolación automática en la herramienta de anotación (CVAT, Label Studio, Encord,...)
Verificación de las interpolaciones generadas: trayectorias, formas, coherencia
Ajuste manual de fotogramas en los que la interpolación es incorrecta
Robótica logística — Animación fluida de objetos en movimiento entre dos posiciones
Vídeos incrustados — Seguimiento perfecto de vehículos o peatones sin anotar cada cuadro
Producción multimedia — Anotación acelerada de secuencias largas para segmentación o seguimiento
Anotación 3D de nube de puntos
Estructuramos sus nubes de puntos en datos 3D utilizables gracias a la anotación de expertos adaptada a sus modelos de IA
Etiquetado de puntos
Anota cada punto con un Nube de puntos 3D con una clase específica (p. ej.: terreno, vehículo, vehículo, peatón, vegetación,...). Este método se utiliza para entrenar modelos de Segmentación semántica 3D, utilizado en robótica, conducción autónoma o cartografía.
Carga de la nube de puntos sin procesar (datos LiDAR, fotogrametría, etc.)
Selección de clases para postularse (por ejemplo: carretera, acera, edificio, árbol, automóvil,...)
Anotación manual o asistida de cada punto o grupo de puntos (mediante selección 3D, pinceles, volúmenes)
Exporte los datos anotados en un formato compatible (p. ej.: .ley, .pcd, .json)
Conducción autónoma — Segmentación precisa de los elementos de la carretera en escenas urbanas o de carreteras
Mapeo HD — Clasificación de puntos finos para generar mapas 3D estructurados
Robótica industrial — Identificación de objetos u obstáculos en un entorno 3D para la navegación autónoma
Mallas
Etiquete superficies 3D compuestas por triángulos o polígonos conectados, a menudo derivados de escaneos LiDAR o fotogramétricos. Para un segmentación más precisa de formas y volúmenes que las anotaciones solo en puntos, al capturar el topología real de objetos.
Identificación de los objetos que se van a anotar
Encuadre preciso de objetos
Etiquetado de categorías
Validación de anotaciones
Medicina — Anotación de superficies anatómicas (huesos, órganos) en modelos 3D de resonancias magnéticas o escáneres
Modelado AR/VR/3D — Etiquetado de componentes de objetos 3D para interacciones físicas o simulaciones
Arquitectura/Construcción — Identificación de materiales o estructuras en modelos de construcción 3D
Nubes de puntos
Identifique, segmente o clasifique objetos en un espacio tridimensional capturado mediante LiDAR o fotogrametría. Puede tomar la forma de Cuboides 3D, áreas segmentadas, o etiquetado de puntos, y permite entrenar modelos de percepción en un entorno real.
Cargar datos sin procesar (p. ej.: .ley, .pcd, .bin, .json) en una herramienta 3D dedicada
Visualización de nubes de puntos con herramientas de navegación espacial (rotación, zoom, selección)
Anotación por volumen (cuboide), selección libre (lazo, pincel) o punto por punto
Asignación de clases a cada objeto o segmento (vehículo, peatón, árbol, fachada, etc.)
Vehículos autónomos — Detección 3D de objetos y áreas en escenas complejas
Robótica — Identificación de obstáculos, objetos objetivo o áreas de navegación en un espacio 3D
Ciudad inteligente/cartografía — Estructuración de elementos urbanos a partir de escaneos aéreos o móviles
Superficies planas
Uno superficie plana hace referencia a un área de la nube de puntos donde los datos tienen una distribución regular y están alineados en el mismo plano geométrico.
Carga de la nube de puntos 3D en una herramienta de visualización compatible
Anotación manual mediante la selección de áreas planas
Atribución de una etiqueta a cada disparo detectado
Exportación de superficies con metadatos (plano de identificación, etiqueta, orientación, coordenadas)
Escaneo interior — Identificación automática de suelos, paredes y techos para modelado BIM o realidad aumentada
Mapeo 3D — Detección de fachadas, cubiertas u otros elementos arquitectónicos en escenas urbanas
Robótica móvil — Identificación de superficies navegables (suelos planos) para la planificación de la trayectoria
Objetos 3D
identificar y delinear entidades completas en una nube de puntos, asociándolos a una etiqueta (por ejemplo: automóvil, peatón, árbol, etc.). Esta anotación se puede hacer usando Cuboides 3D, de selecciones manuales o algoritmos de segmentación asistida.
Carga de nubes de puntos (LiDAR terrestre, móvil o aéreo)
Anota cada objeto detectado con un identificador y una clase
Comprobar los contornos, la orientación y la integridad de los objetos
Exportar anotaciones en un formato compatible
Medio ambiente — Seguimiento y recuento de árboles en estudios aéreos con LiDAR
Industria — Identificación de objetos o equipos en escaneos 3D de fábricas o almacenes
Conducción autónoma — Detección y seguimiento 3D de vehículos, peatones y ciclistas en el entorno vial
Seguimiento de objetos 3D
Identificar el mismo objeto en una nube de puntos a través de varios fotogramas sucesivos, asignándole un identificador persistente único. Esta anotación permite entrenar modelos capaces de Sigue objetos en movimiento en un espacio 3D.
Anotación inicial de los objetos de cada marco (por ejemplo, mediante cuboides o segmentación)
Asignación de un identificador único a cada objeto para vincularlo entre marcos
Seguimiento manual o semiautomático de la posición y las dimensiones del objeto a lo largo del tiempo
Exportación de datos con identificadores de tiempo (marco, ID de objeto, posición 3D, clase)
Vehículos autónomos — Monitoreo continuo de peatones, automóviles y vehículos de dos ruedas en un flujo LiDAR
Robótica logística — Seguimiento de paquetes u objetos manipulados en un almacén
Seguridad — Seguimiento 3D de personas o máquinas en entornos monitorizados
Anotaciones médicas
Transformamos sus imágenes médicas en datos confiables gracias a una anotación experta y rigurosa que cumple con los requisitos clínicos.
Cajas delimitadoras
Delinear las áreas de interés (por ejemplo, anomalías, órganos, dispositivos médicos) en Imágenes 2D de exámenes como radiografías, resonancias magnéticas o ecografías. Este método rápido y estructurado permite entrenar modelos de detección automática en contextos clínicos.
Carga de imágenes médicas (formato DICOM, PNG, JPEG, etc.) en una herramienta de anotación compatible
Selección de las clases a anotar (lesión, tumor, tumor, implante, hueso, etc.)
Anotación manual de regiones de interés mediante rectángulos (cuadros delimitadores)
Exportación de anotaciones en formato estándar (p. ej.: COCO, Pascal VOC, YOLO)
Radiología — Detección de fracturas o implantes en radiografías
Neumología — Identificación de nódulos u opacidades en las radiografías de tórax
Neurología — Anotación de masas sospechosas en las secciones de resonancia magnética cerebral
Polígonos
Delinea con precisión los contornos órganos, lesiones o implantes en Imágenes médicas 2D. A diferencia de las cajas delimitadoras, ofrece una mayor precisión para las estructuras irregular o complejo, esencial para segmentación fina en imágenes médicas.
Importación de imágenes médicas (radiografías, resonancias magnéticas, ecografías, etc.)
Definición de las clases anatómicas o patológicas a segmentar
Anotación manual de contornos mediante polígonos punto a punto (o herramientas de dibujo gratuitas)
Exportación en formato de máscara (PNG), segmentación COCO o formatos personalizados para la segmentación
Oncología — Segmentación de nódulos o masas pulmonares en tomografías computarizadas
Ortopedia — Contorno de las articulaciones o áreas óseas en las radiografías
Neurología — Delineación precisa de tumores o áreas cerebrales en la resonancia magnética
Segmentación en máscaras
Asignar un Etiquete cada píxel de una imagen médica con el fin de delinear con precisión una estructura anatómica o anomalía. Para entrenar modelos de segmentación semántica o de instancias, especialmente en tareas que requieren una comprensión detallada de las formas y los volúmenes.
Importación de imágenes médicas (DICOM, PNG, NIfTI, etc.) a una herramienta de segmentación
Definición de las clases a segmentar (órgano, lesión, prótesis,...)
Anotación manual o semiautomática píxel por píxel o por zona (pincel, contorno activo, ¿asistida por IA? etc.)
Exportación en forma de máscaras binarias o multicanal (PNG, NIFTi, COCO RLE, etc.)
Neuroimagen — Segmentación de ventrículos, tumores o regiones funcionales del cerebro
Oncología — Delineación fina de los tumores para radioterapia o monitorización de la progresión
Imágenes musculoesqueléticas — Segmentación de estructuras óseas o articulares en resonancia magnética o tomografía computarizada
Áreas 3D (anotación de volumen)
Delinee las regiones de interés dentro de un volumen médico (MRI, CT, etc.), anotando Vóxel por vóxel o mediante segmentaciones interpoladas en las secciones.
Carga del volumen 3D (formatos DICOM, NIfTI, etc.) en un software de visualización médica
Selección de la estructura que se va a anotar (por ejemplo, tumor, órgano, cavidad)
Anotación manual o semiautomática en las distintas secciones (axial, coronal, sagital)
Exporte la máscara 3D segmentada a un formato compatible (NIFTi, MHD, PNG volumétricos,...)
Radioterapia — Esquema de los órganos en riesgo y volúmenes objetivo para el cálculo de la dosis
Neurocirugía — Delineación del volumen de los tumores cerebrales para la planificación quirúrgica
Investigación clínica — Anotación de órganos completos (hígado, riñones, corazón,...) para entrenar modelos de segmentación 3D
Contornos y curvas
Traza con precisión los límites de las estructuras anatómicas o patológico en imágenes médicas 2D, siguiendo manual o semiautomáticamente las líneas naturales de un órgano, una lesión o un implante.
Importación de imágenes médicas (IRM, radiografías, ecografías,...)
Activar una herramienta de trazado libre o curva con una plataforma de anotación
Cerrar la curva y validar la precisión de la gráfica
Exportación en formato vectorial o rasterizado (SVG, JSON, máscara PNG,...)
Neurología — Anotación de los límites de las áreas funcionales del cerebro en la resonancia magnética anatómica
Cardiología — Delimitación de la pared miocárdica o de las cámaras del corazón en una resonancia magnética funcional
Ortopedia — Rastrear líneas o grietas en las articulaciones en las radiografías
Monumentos
Lugar puntos precisos en puntos de referencia anatómicos (Monumentos) para analizar la estructura, la simetría o la alineación de un área determinada. Se usa en tareas como morfometría, elalineación de imágenes, o como soporte para otros tipos de anotaciones (segmentación, mediciones, monitorización).
Carga de la imagen médica (resonancia magnética, tomografía computarizada, radiografía, etc.) en una herramienta de anotación
Posicionamiento manual de puntos en estructuras específicas (p. ej.: vértice del corazón, cóndilo femoral, comisuras)
Comprobar la coherencia de las posiciones y las distancias
Exportación de coordenadas (CSV, JSON, XML o formato propietario según la herramienta)
Odontología — Posicionamiento de los puntos de referencia craneales en los cefalogramas para el análisis de ortodoncia
Ortopedia — Anotación de los puntos de alineación en las radiografías para planificar implantes o prótesis
Neurocirugía — Marcación de puntos de referencia anatómicos para la alineación de las resonancias magnéticas preoperatorias
Casos de uso
Nuestra experiencia abarca una amplia gama de casos de uso de la IA, independientemente del dominio o la complejidad de los datos. Estos son algunos ejemplos:
Por qué elegir
¿Innovatiana?
Nos movilizamos un equipo de expertos flexible y experimentado, dominando la anotación de imágenes y vídeos mediante enfoques manuales, automáticos e híbridos. Producimos conjuntos de datos visuales adaptado a todos los casos de uso de visión artificial
Nuestro método
Un equipo de etiquetadores de datos profesionales y formadores de IA, dirigido por expertos, para crear y mantener conjuntos de datos de calidad para sus proyectos de IA (creación de conjuntos de datos personalizados para entrenar, probar y validar sus modelos de aprendizaje automático, aprendizaje profundo o PNL)
Le ofrecemos un soporte personalizado teniendo en cuenta sus limitaciones y plazos. Le asesoramos sobre su proceso e infraestructura de certificación, sobre la cantidad de profesionales necesarios según sus necesidades o sobre la naturaleza de las anotaciones que prefiera.
En un plazo de 48 horas, evaluamos sus necesidades y realizamos una prueba si es necesario, para ofrecerle un contrato adaptado a sus desafíos. No bloqueamos el servicio: sin suscripción mensual, sin compromiso. ¡Cobramos por proyecto!
Movilizamos un equipo de etiquetadores de datos o formadores de IA. Este equipo está gestionado por uno de nuestros gestores de etiquetado de datos: su contacto privilegiado.
Estás testificando
En un sector donde las prácticas opacas y las condiciones precarias son solo la norma, Innovatiana es una excepción. Esta empresa ha sido capaz de desarrollar una mentalidad ética y humana en lo que respecta a la etiqueta con los datos, valorándola como expertos legales en el ciclo de desarrollo de la IA. ¡En Innovatiana, los etiquetadores de datos no son simplemente implementadores invisibles! Innovatiana ofrece un enfoque responsable y sostenible.
Innovatiana nos ayuda a revisar nuestros conjuntos de datos para entrenar nuestros algoritmos de aprendizaje automático. El equipo es dedicado, confiable y siempre está buscando soluciones. También aprecio la dimensión local del modelo, que me permite comunicarme con personas que entienden mis necesidades y limitaciones. ¡Recomiendo encarecidamente Innovatiana!
.webp)
Innovatiana nos ayuda a realizar tareas de etiquetado de datos para nuestros modelos de clasificación y reconocimiento de texto, lo que requiere una revisión cuidadosa de miles de anuncios inmobiliarios en francés. El trabajo realizado es de alta calidad y el equipo es estable en el tiempo. Los plazos son claros, al igual que el nivel de comunicación. No dudaré en confiar a Innovatiana otras tareas similares (visión artificial, PNL,...).
Varias etiquetadoras de datos del equipo de Innovatiana están integradas a tiempo completo en mi equipo de cirujanos y científicos de datos. Agradezco el tecnicismo del equipo de Innovatiana, que me proporciona un equipo de estudiantes de medicina que me ayudan a preparar los datos de calidad necesarios para entrenar mis modelos de IA.
Innovatiana es parte de la cuarta promoción de nuestra aceleradora de impacto. Su modelo se basa en la subcontratación con un impacto positivo en un centro de servicio (o estudio de etiquetado) ubicado en Majunga, Madagascar. ¡Innovatiana se centra en la creación de empleos locales en áreas mal atendidas o mal atendidas y en la transparencia y la valorización de las condiciones laborales!
Innovatiana está profundamente comprometida con la IA ética. La empresa se asegura de que sus colaboradores trabajen en condiciones justas y respetuosas, en un entorno sano y afectuoso. Innovatiana aplica prácticas de laboratorio solo para etiquetadores de datos, ¡y eso se refleja en términos de calidad!
En un contexto en el que la ética de la IA se está convirtiendo en un tema central, Innovatiana demuestra que es posible combinar el rendimiento tecnológico y la responsabilidad humana. Su enfoque está totalmente en línea con una lógica basada en la ética desde el diseño, y en particular valoran a las personas que están detrás de la anotación.
Trabajar con Innovatiana ha sido una gran experiencia. Su equipo fue a la vez reactivo y riguroso, y estuvo muy involucrado en nuestro proyecto para anotar y clasificar los entornos industriales. La calidad de los productos entregables estaba ahí, y prestamos mucha atención a la coherencia de las etiquetas y al cumplimiento de nuestros requisitos empresariales.
Innovatiana encarna perfectamente los valores que queremos promover en el ecosistema de anotación de datos: un enfoque experto, riguroso y decididamente ético. Su capacidad para capacitar y supervisar a anotadores altamente calificados, al tiempo que garantizan condiciones de trabajo justas y transparentes, los convierte en un verdadero modelo en su campo.
🤝 La ética, eje central de nuestros valores
Muchas empresas de etiquetado de datos operan con prácticas cuestionables en países de bajos ingresos. Ofrecemos una alternativa ética e impactante.
Empleos estables y justos, con total transparencia sobre la procedencia de los datos
Un equipo de etiquetadores de datos capacitados, pagados de manera justa y apoyados en su evolución
Precios flexibles por tarea o proyecto, sin costes ni compromisos ocultos
Desarrollo virtuoso en Madagascar (y en otros lugares) a través de la formación y la inversión local
Máxima protección de sus datos confidenciales de acuerdo con los mejores estándares
La aceleración de la IA ética global gracias a equipos dedicados
🔍 La IA comienza con los datos
Antes de entrenar tu IA, la verdadera carga de trabajo es diseñar el conjunto de datos correcto. Descubra a continuación cómo crear un POC sólido alineando datos de calidad, adaptando la arquitectura del modelo y optimizando los recursos informáticos.
¡Alimenta tus modelos de IA con datos de entrenamiento de alta calidad!
