Je réaliserai une étiquetage d'images, une annotation de données, une analyse et une visualisation expertes

Étiquetage de données fiable, vérifié par QA, pour la formation en IA par un chercheur de Harvard.

J'étiquette et annote les données comme le font les équipes de recherche : selon des directives claires, avec une vérification de qualité en seconde passe, et un taux d'erreur rapporté pour que vous sachiez exactement sur quoi vous entraînez votre modèle.

Ce que j'étiquette :

Classification de texte et sentiment

Tagging d'intention, de sujet et de modération de contenu

Reconnaissance d'entités nommées (NER)

Classification et tagging d'images

Coding d'enquêtes et de réponses ouvertes

Évaluation des sorties LLM et classement des préférences

Ce que vous obtenez :

CSV ou JSON propre, prêt pour votre pipeline

Vérification QA en seconde passe avec re-vérification à l'aveugle sur un échantillon

Cas limites signalés, pas devinés silencieusement

Rapport de cohérence et d'équilibre des classes

Métriques de fiabilité inter-juge (Premium)

Pourquoi moi : je construis des pipelines de données en Python et R pour des équipes de recherche à Harvard Medical School, Columbia University et University of Washington, y compris des travaux de fiabilité et de validation sur des échelles cliniques. Je sais que de mauvaises étiquettes ne font pas qu'ajouter du bruit, elles enseignent à votre modèle de faire fausse route. Envoyez-moi un message avec un échantillon de vos données et je vous dirai honnêtement si je suis la bonne personne.