Качество данных для ИИ, которое можно измерить

DataMarkup — сервис разметки, сбора и модерации данных для машинного обучения и LLM. Мы формулируем качество не как обещание, а как метрику: accuracy закрепляем в SLA, цены публикуем открыто без формы «узнать стоимость», а данные обрабатываем на инфраструктуре в России. Ниже — как устроен наш подход, контроль качества и принципы безопасности.

SLA accuracy ≥99%Данные в РФ · 152-ФЗПилот бесплатноОткрытый прайс

В чём миссия и подход DataMarkup к данным для ИИ?

Наша миссия — сделать качество данных для ИИ измеримым, а не декларативным: каждый проект получает целевую accuracy, закреплённую в SLA, а не общие слова о «высоком качестве». Подход строится на трёх принципах — прозрачная цена без формы «по запросу», обработка данных на инфраструктуре в России и бесплатный пилот перед оплатой основного объёма.

Мы работаем с любым типом данных — от изображений и видео до LiDAR и медицинских снимков — и с любым объёмом: от тестовой партии до промышленного потока для обучения языковых моделей.

Как устроен контроль качества разметки в DataMarkup?

Контроль качества — это методология, а не разовая проверка: каждую партию данных смотрит отдельный QA-специалист, спорные объекты оценивают несколько аннотаторов, а согласованность их решений измеряется метрикой IAA (inter-annotator agreement). Целевая accuracy фиксируется в SLA договора и подтверждается отчётом по итогам каждого этапа — вы видите цифры, а не обещания.

QA-проверка

Каждую партию разметки смотрит отдельный QA-специалист, независимый от исполнителя.

Консенсус аннотаторов

Спорные объекты оценивают несколько человек, берём согласованный ответ.

Метрика IAA

Считаем согласованность аннотаторов на контрольной выборке каждого этапа.

Какие принципы безопасности данных мы соблюдаем?

Данные обрабатываем на инфраструктуре в России в соответствии со 152-ФЗ «О персональных данных», а перед передачей материалов подписываем NDA — это стандартная практика для любого проекта, включая медицинские и коммерчески чувствительные датасеты. Процессы работы выстроены по стандартам ISO/IEC 27001 и ISO 9001.

Где посмотреть юридические реквизиты компании?

Юридические реквизиты — название юридического лица, ИНН и адрес — публикуем на отдельной странице после завершения оформления документов. Сейчас все вопросы по договору, условиям NDA и юридическим деталям сотрудничества обсуждаем напрямую по email — пришлите запрос, и мы вышлем актуальные данные и проект договора в течение рабочего дня.

Почему у DataMarkup прозрачные цены, а не «цена по запросу»?

Рынок разметки данных в России чаще всего работает через форму «оставьте заявку» — оценка стоимости превращается в отдельные переговоры по каждому проекту. Мы публикуем открытый прайс и калькулятор, чтобы вы могли спланировать бюджет до звонка с менеджером, а не после него — это принципиальная позиция, а не временная акция.

Так делает рынок

Форма «узнать стоимость», индивидуальные переговоры по каждому проекту, цена — после разговора с менеджером.

Так делаем мы

Открытые вилки цен и калькулятор на сайте, бюджет планируете до звонка, смета — по прозрачным правилам.

Частые вопросы о компании

Кто такие DataMarkup?

DataMarkup — сервис разметки, сбора и модерации данных для машинного обучения и обучения языковых моделей (LLM). Мы закрываем весь цикл подготовки данных: от изображений и видео до текста, аудио, 3D и медицинских снимков — с измеримой accuracy по SLA и открытым прайсом без «цены по запросу».

Как вы гарантируете качество разметки данных?

Каждую партию проверяет отдельный QA-специалист, спорные объекты оценивают несколько аннотаторов, а согласованность решений измеряется метрикой IAA. Целевая accuracy фиксируется в SLA договора и подтверждается отчётом по итогам этапа — так вы видите конкретные цифры, а не общие обещания о качестве.

Где хранятся и обрабатываются данные?

Данные хранятся и обрабатываются на инфраструктуре в России в соответствии со 152-ФЗ «О персональных данных». Перед передачей материалов подписываем NDA — это касается любого проекта, включая медицинские и коммерчески чувствительные датасеты.

Как начать работу с DataMarkup?

Опишите задачу и пришлите пример данных на email — мы предложим бесплатный пилот на тестовой партии, согласуем гайдлайн и метрики accuracy, а после вернёмся со сроком и сметой по открытому прайсу в течение рабочего дня.

Обсудим вашу задачу по данным для ИИ

Опишите тип и объём данных — вернёмся с планом, гайдлайном и сметой по открытому прайсу в течение рабочего дня.

Написать нам

Смотрите также