Ich führe expertenhafte Bildbeschriftung, Datenannotation, Analyse und Visualisierung durch

Zuverlässige, QA-geprüfte Datenkennzeichnung für KI-Training von einem Harvard-Forscher.

Ich kennzeichne und annotiere Daten so, wie es Forschungsteams tun: nach klaren Richtlinien, mit einer zweiten Qualitätskontrolle und mit einer gemeldeten Fehlerquote, damit du genau weißt, worauf du trainierst.

Was ich kennzeichne:

Textklassifikation & Sentiment

Intent, Thema & Content-Moderation-Tagging

Named Entity Recognition (NER)

Bildklassifikation & Tagging

Umfrage- und offene Antworten-Codierung

LLM-Ausgabe-Bewertung & Präferenz-Ranking

Was du bekommst:

Saubere CSV oder JSON, bereit für deine Pipeline

Zweite Qualitätskontrolle mit Blindüberprüfung an einer Stichprobe

Edge Cases markiert, nicht stillschweigend geraten

Konsistenz- und Klassenbalancereport

Inter-Rater-Reliabilitätsmetriken (Premium)

Warum ich: Ich baue Datenpipelines in Python und R für Forschungsteams an der Harvard Medical School, Columbia University und der University of Washington, inklusive Zuverlässigkeits- und Validierungsarbeit über klinische Skalen hinweg. Ich weiß, dass schlechte Labels nicht nur Rauschen hinzufügen, sondern deinem Modell auch falsche Dinge beibringen. Schreib mir eine Nachricht mit einem Beispiel deiner Daten, und ich sage dir ehrlich, ob ich die richtige Wahl bin.