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這系列文章是透過蒐集、分享我覺得有意思AI服務、相關文章、影片,期許自己能更了解這世界上正在發生什麼。
在上一篇初步介紹了Scale 的願景和實現願景的第一步-資料標註後,本篇繼續來討論Scale AI的產品和產業應用。
Scale Rapid
Scale Rapid 是Scale打造高效量產標註的主力平台之一,協助用戶從原本需花數日到數月的資料標註工作縮短至數小時內。用戶可以在Scale Rapid上傳自己的資料集,選擇使用案例(Use case)後建立分類標準法則、提供標註的指令說明等調校後,即可批量標註。
用戶可以上傳資料格式豐富,包含從本機端上傳檔案、csv、AWS S3、Google雲端硬碟、微軟Azure等。用戶可以使用 Task Interface Customization 工具來處理上傳的csv檔案。
根據不同種類的資料屬性,Scale提供多種使用案例。比如文字屬性的資料,使用案例包括內容分類(Content Classification)、文字生成(Text Generation)、內容蒐集(Content Collection)等;圖片屬性的資料使用案例包括物件偵測(Object Detection)、語意分割(Semantic Segmentation)、實體抽取(Entity Extraction)等。
Content Classification & Collection (Image credit: Scale AI)Entity Extraction (Image credit: Scale AI)
Scale提供用戶視覺化編譯器和JSON編譯器處理分類標準法則並提供高度客製化的選項,比如針對標籤盒的大小、長寬設置上下限等。
Scale Studio
如果用戶擁有標註團隊欲自行標註資料,用戶可以在Scale Studio管理專案。在此平台中,團隊能在此協作,所有活動日誌都會被記錄下來,管理層也能在此評估比較團隊的績效。
在Scale Studio中,用戶能使用Scale開發的工具比如自動標註工具(Auto-Annotate Tool),這工具類似Photoshop幫助用戶找到圖片裡物品的邊界並協助將其標註。
Scale Studio中的標註專案也可以整合至Scale Rapid,讓Scale接手標註工作。
越寫覺得Scale AI是一個相當完整的生態系,網站裡也有很多寶藏。下一篇我們會來繼續討論Scale AI的產品如Scale InstantML、Scale Map、Scale Spellbook。
Thank you!