Étiquetage de données pour ML : images, texte, audio

Je suis spécialiste en annotation et étiquetage de données, et depuis quelques années, mon travail quotidien consiste à transformer des données brutes et chaotiques en ensembles d'entraînement fiables. Je dessine des boîtes englobantes et des polygones précis sur des images pour la détection et la segmentation d'objets, je classe et étiquette des textes, j'extrais des entités nommées pour NER, et j'annotate de l'audio pour la reconnaissance de la parole et des sons. Mon travail commence bien avant la première étiquette : ensemble avec vous, nous convenons d'instructions d'étiquetage claires, de règles pour les cas particuliers et d'une taxonomie, car la plupart des échecs de modèle que j'ai rencontrés ne proviennent pas du modèle lui-même, mais d'étiquettes incohérentes et ambiguës qui lui sont fournies. La cohérence et le contrôle de la qualité sont au cœur de ce que j'offre. Je travaille en petites séries vérifiables, je vérifie par rapport à un ensemble de référence et je mesure l'accord des annotateurs afin que vous compreniez toujours la fiabilité des données. Chaque cas contesté est documenté, discuté et renvoyé aux instructions, de sorte que l'ensemble de données devient plus précis à mesure qu'il grandit plutôt que de devenir flou. Je travaille librement dans des outils d'annotation courants et m'adapte à toute plateforme déjà présente dans votre pipeline, livrant des résultats dans le format attendu par votre code d'entraînement — COCO, YOLO, JSONL, ou votre propre schéma. Que vous ayez besoin d'un pilote rapide pour valider votre schéma d'étiquetage ou d'un partenaire continu qui maintient un ensemble de données croissant propre et versionné, je traite vos données comme la base de votre modèle et étiquette en conséquence. Je communique clairement, respecte les délais et signale les problèmes de données à l'avance plutôt que de deviner en silence. — Boîtes englobantes, polygones et segmentation sémantique d'images — Classification de texte, étiquetage de sentiment et d'intention — Reconnaissance d'entités nommées (NER) et marquage de portée — Annotation audio, transcription et étiquetage d'événements sonores — Instructions d'étiquetage, conception de taxonomie et règles pour les cas particuliers — Contrôle de la qualité : ensembles de référence, accord des annotateurs, passes de révision — Exportation en COCO, YOLO, JSONL et schémas personnalisés