Ich prüfe und korrigiere deine AI-Datensatz-Labels, um die Modellgenauigkeit zu verbessern

Funktioniert dein Modell im Test, aber scheitert in der Produktion? Das Problem liegt oft an den Daten, nicht am Modell. Wir finden heraus, was mit deinem Dataset nicht stimmt, und beheben es.

DIENSTLEISTUNGEN

- Fehlerhafte, fehlende und inkonsistente Labels finden

- Unscharfe, doppelte und unbrauchbare Bilder oder Frames entfernen

- Klassenbalance und Abdeckungsdefizite prüfen

- Fehler korrigieren und ein sauberes Dataset zurückgeben

LIEFERUMFANG

- Audit-Bericht: Fehlerquote, Fehlerarten und Beispielbilder

- Klassenbalance-Analyse mit schwachen oder fehlenden Klassen

- Liste der entfernten Dateien und Gründe dafür

- Korrigiertes Dataset im Originalformat (Standard und Premium)

- Empfehlungen, welche Daten als Nächstes hinzugefügt werden sollten (Premium)

WARUM MIT UNS ARBEITEN

- Klare Zahlen, damit du genau weißt, was falsch lief

- KI-gestützte Fehlererkennung plus menschliche Überprüfung

- Dein Originalformat bleibt erhalten, damit nichts in deiner Pipeline kaputt geht

- Schnelle Bearbeitung bei kleinen Mengen

Eine kleine Audit kostet weniger als ein fehlgeschlagener Trainingslauf. Schreib uns mit deiner Dataset-Größe und deinem Format für ein schnelles Angebot.