От изображений и видео до LiDAR и медицинских снимков — размечаем данные для ML под ключ: bounding box, сегментация, NER, транскрибация, 3D. Accuracy ≥99% по SLA, данные хранятся в РФ, первую партию размечаем бесплатно.
Разметка данных — это процесс добавления меток к сырым изображениям, видео, аудио, тексту или 3D-сканам, чтобы по ним могла обучаться модель машинного обучения. Аннотатор или инструмент указывает объекты, границы, классы, транскрипт или тональность, а модель учится находить те же закономерности в новых, ещё не обработанных данных.
Каждый тип данных требует своего подхода: детекция и сегментация на фото и видео, диаризация и транскрибация в аудио, выделение сущностей в тексте, 3D bounding box в LiDAR, обозначение патологий на медицинских снимках DICOM. Мы закрываем весь спектр задач — от простых прямоугольных рамок до экспертной аннотации с участием врачей и профильных специалистов.
Работаем с шестью типами данных под разные задачи ML и ИИ: изображения, видео, аудио и речь, текст для NLP, LiDAR и 3D-сцены, медицинские снимки DICOM. У каждого направления своя команда, инструменты и метрики качества — выберите нужный тип ниже, чтобы увидеть форматы, цены и примеры проектов.
Bounding box, сегментация, keypoints, OCR для компьютерного зрения.
Покадровая детекция, трекинг объектов, сегментация и события в видео.
Транскрибация, диаризация спикеров и данные для ASR и TTS.
NER, классификация, тональность и подготовка данных для NLP и LLM.
3D bounding box, облака точек, сцены для беспилотного транспорта.
Сегментация патологий на КТ, МРТ и рентгене с врачами-экспертами.
Процесс одинаков для любого типа данных — от брифа до промышленной разметки с многоуровневым контролем качества. Мы начинаем с бесплатного пилота на тестовой партии, чтобы согласовать гайдлайн и метрики точности ещё до старта основного объёма — так вы не платите за «пристрелку» инструкции.
Качество измеряем численно, а не обещаем на словах. Каждую партию проверяет отдельный QA-специалист, спорные объекты оценивают несколько аннотаторов, и мы считаем метрику межаннотаторского согласия (IAA) на контрольной выборке. Целевая accuracy закрепляется в SLA договора и подтверждается отчётом по итогам каждого этапа проекта.
Каждую партию данных проверяет отдельный QA-специалист.
Спорные объекты оценивают несколько человек, берём согласованный ответ.
Считаем согласованность аннотаторов и accuracy на контрольной выборке.
Целевая accuracy закрепляется договором и фиксируется отчётом.
Хранение и обработка на инфраструктуре в РФ, 152-ФЗ, ISO 27001.
По итогам каждого этапа — отчёт по метрикам качества и объёму.
Работаем в проверенных платформах для аннотирования данных — CVAT, Label Studio и Supervisely, — либо в вашей собственной среде, если она уже настроена под пайплайн обучения. Инструмент подбираем под тип данных: для изображений и видео чаще берём CVAT, для текста и аудио — Label Studio.
Готовую выгрузку отдаём в форматах COCO, YOLO, Pascal VOC, CVAT XML, JSON или любом другом под ваш пайплайн обучения — формат согласуем ещё на этапе брифа, до начала промышленного этапа.
Стоимость зависит от типа данных, сложности задачи и требуемой accuracy — ориентир от 15 000 ₽ за 1000 единиц простой аннотации (bounding box) или от 320 ₽ за час работы специалиста. Полную вилку цен по всем типам данных и интерактивный калькулятор смотрите на странице цен.
Разметка данных — это процесс добавления меток (классов, границ, транскрипта) к сырым изображениям, видео, аудио, тексту или 3D-данным, чтобы модель машинного обучения могла на них обучаться. Без обучающих примеров с метками нейросеть не понимает, что и как искать в новых, ещё не обработанных данных.
На практике термины используют как синонимы. Формально аннотация — более широкое понятие (любые пометки, включая метаданные), а разметка данных — прикладной процесс подготовки именно обучающей выборки под конкретную ML-задачу с заданным форматом и метриками качества.
От 15 000 ₽ за 1000 единиц простой аннотации (bounding box) или от 320 ₽ за час работы специалиста — точная цена зависит от типа данных, сложности задачи и требуемой accuracy. Полную вилку по всем типам и калькулятор смотрите на странице цен.
COCO, YOLO, Pascal VOC, CVAT XML, JSON, TextGrid и другие форматы — под ваш пайплайн обучения. Для каждого типа данных (изображения, видео, аудио, текст, LiDAR, DICOM) есть свой набор стандартных форматов выгрузки, который согласуем на этапе брифа.
Многоуровневый контроль: перекрёстная проверка QA-специалистом, консенсус нескольких исполнителей на спорных объектах, метрика согласованности аннотаторов (IAA) и выборочный аудит. Целевая accuracy закрепляется в SLA договора — как правило не ниже 99%.
Зависит от объёма и типа задачи: пилот на тестовой партии занимает 1–3 дня, промышленный этап — от одной до нескольких недель. Точный срок фиксируем после пилота, когда известны объём, сложность и целевая accuracy.
Пришлите пример данных любого типа — изображения, видео, аудио, текст, LiDAR или DICOM — и опишите задачу. Вернёмся с гайдлайном, сроком и сметой в течение 1 рабочего дня.
Оставить заявку на пилот