Benefícios do Data Annotation
Realizamos marcações detalhadas para que a IA possa reconhecer e classificar os produtos de maneira correta, evitando erro e garantindo mais eficiência.
O Data Annotation é facilmente integrado ao seu sistema de inteligência artificial, facilitando o processo e as funcionalidades.
Possuímos uma equipe totalmente qualificada e capacitada, que aplica as melhores práticas de anotações de dados, resultando em modelos de IA mais eficientes e confiáveis.
Data Annotation no Varejo
A Stringhini Varejo Inteligente possui sistemas e profissionais capazes de garantir dados de alta confiabilidade: precisos, completos e consistentes sobre o cumprimento de regras de execução e de exposição de produtos em loja. São gerado milhares de dados a partir da análise de fotos do ambiente das lojas e da exposição de produtos.
Treinamento de Inteligência Artificial
O Data Annotation oferece uma estrutura avançada de Datasets para treinar sistemas de IA, monitorar o cumprimento de regras de exposição de merchandising, verificar a execução de contratos e validar campanhas promocionais. Tudo com precisão e confiabilidade, garantindo que as estratégias sejam aplicadas corretamente no ponto de venda.
Treinamento de Inteligência Artificial
O Data Annotation oferece uma estrutura avançada de Datasets para treinar sistemas de IA, monitorar o cumprimento de regras de exposição de merchandising, verificar a execução de contratos e validar campanhas promocionais. Tudo com precisão e confiabilidade, garantindo que as estratégias sejam aplicadas corretamente no ponto de venda.
Etapas do Data Annotation
Identificar o objetivo e o tipo de dado necessário.
Reunir e organizar os dados para anotação conforme o projeto.
Selecionar a técnica de anotação ideal para cada tipo de dado.
Rotular os dados seguindo as diretrizes do projeto.
Revisar anotações para garantir precisão e consistência.
Treinar modelos com dados anotados e aprimorar conforme necessário.
Etapas do Data Annotation
Identificar o objetivo e o tipo de dado necessário.
Reunir e organizar os dados para anotação conforme o projeto.
Selecionar a técnica de anotação ideal para cada tipo de dado.
Rotular os dados seguindo as diretrizes do projeto.
Revisar anotações para garantir precisão e consistência.
Treinar modelos com dados anotados e aprimorar conforme necessário.