Войти

Разметим данные для обучения ML моделей

Демо-кабинет
Задать вопрос

Краудсорсинговая платформа Ozon Profit

Тысячи исполнителей для ваших задач в области машинного обучения и модерации контента. Они разметят данные любого типа и помогут быстро и бюджетно масштабировать ваш проект

30 000+

исполнителей

5+

лет опыта

2 млн+

ответов в день

Гибкая и удобная платформа

Большая база исполнителей

Большая база исполнителей

Управляйте и отслеживайте их активность и производительность
Открытое API

Открытое API

Создавайте проекты самостоятельно, благодаря открытому API
Аналитика по проектам

Аналитика по проектам

Анализируйте и контролируйте качество выполнения заданий
Простой интерфейс

Простой интерфейс

Создавайте задания по шаблону, без специальных знаний
Автоматизация задач

Автоматизация задач

Автоматизируйте типовые задачи и работу с проектами
Решения под ключ

Решения под ключ

Экономьте время и ресурсы для вашего бизнеса

Решения

Разметка данных

Разметка данных

  1. Фото и видео
  2. Текст
  3. Аудио
  4. Карты
Модерация контента

Модерация контента

  1. Товары
  2. Реклама
  3. Пользовательский контент
Сбор данных

Сбор данных

  1. Сбор офлайн данных
  2. Обогащение данными из интернета
  3. Онлайн-опросы

Заказать разметку

Автоматизация — наше ключевое преимущество

Упрощает работу с рутинными задачами и сокращает затраты на проект
Простое API
1 запрос на загрузку задач — 1 запрос на получение результата
Настройка
Перенесём проекты из других крауд систем, без потери качества
Скорость
Индивидуальный процесс распределения задач на исполнителей  

Кейсы из практики

Сократили время в 3 раза на проверку машин курьеров Ozon fresh

Сократили время в 3 раза на проверку машин курьеров Ozon fresh

Проблема
С ростом бизнеса Ozon fresh стало сложно контролировать чистоту машин курьеров

Решение
Обучили ML-модель, автоматизировали процесс обработки за счёт распределения потока фотографий по категориям: чистота автомобиля, брендинг, соответствие госномера

Результат
Автоматизировали процесс и сократили время на проверку машин курьеров в 3 раза
Улучшили качество разметки данных поиска товаров до 97%

Улучшили качество разметки данных поиска товаров до 97%

Проблема
Улучшение поиска и ранжирования товаров требует значительных средств и не отвечает потребностям качества

Решение
Распределили проекты по товарным категориям и сформировали многоступенчатую связь проектов, включающая себя различные этапы превалидации результатов, благодаря чему в работу исполнителям попадают только релевантные данные

Результат
Точность получаемых данных выросла до 97%, а затраты сократились на 50%
Обучили МL-модель закрывать более 98% запросов на модерацию

Обучили МL-модель закрывать более 98% запросов на модерацию

Проблема
Штатные исполнители не справляются с потоком данных и копится очередь заданий на модерацию товаров и отзывов

Решение
Настроили процесс модерации через краудсорс, с автоматизированным распределением данных по категориям и видам обработки

Результат
Сократили расходы на модерацию в 20 раз, повысили качество обработки товаров (менее 2% ошибок), избавились от очередей. На полученных данных обучили модель, которая теперь закрывает более 98% запросов на модерацию
Подготовили датасет
для обучения и валидации
speech-to-text ML-модели

Подготовили датасет
для обучения и валидации
speech-to-text ML-модели

Проблема
Для улучшения модерации и качества сервиса необходимо обучить ML-модель распознавать аудио контент

Решение
Разработали функционал для прослушивания и записи аудио файлов: исполнители надиктовывали определенные слова и словосочетания с различной скоростью и интонацией

Результат
ML-модель выявляет в аудио контенте триггерные слова и словосочетания. Модель можно использовать там, где необходима проверка аудио-контента: модерации, валидации качества работы рекрутеров, операторов call-центров
Доступ
в демо-кабинет

Доступ
в демо-кабинет

Протестируйте демо-версию личного кабинета. А если что-то будет непонятно — напишите нам и мы поможем разобраться
Попробовать