Bei ShaipMitwirkende sind nicht nur Teil unserer Belegschaft – sie stehen im Mittelpunkt unseres Handelns.

Jedes beschriftete Bild, jede transkribierte Audiodatei und jeder segmentierte Datensatz, den Sie liefern, spielt eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung verantwortungsvolle, integrative und leistungsstarke KI-Modelle für die weltweit führenden Unternehmen. Von der Entwicklung von Sprachassistenten, die Dialekte verstehen, bis hin zum Coaching von KI im Gesundheitswesen mit kommentierten medizinischen Daten – Ihre Arbeit treibt echte Innovationen voran.

Und wir glauben, dass diese wertvolle Arbeit eine Belohnung verdient honest, sicher und ohne Verzögerung– egal wo auf der Welt Sie sich befinden.

Warum Zahlungen bei Shaip so wichtig sind

Wenn Sie an einem globalen KI-Projekt arbeiten, ist die Arbeit digital – aber die Auswirkungen sind sehr menschlich. Wir arbeiten mit Tausenden von Mitwirkenden aus über 100 Ländern zusammen. Viele von Ihnen sind auf dieses Einkommen angewiesen, um ihre täglichen Ausgaben, ihre Ausbildung und den Unterhalt ihrer Familien zu bestreiten.

Doch viel zu lange waren globale Zahlungen ein Drawback.

Die Herausforderungen

Diese Barrieren können die Teilnahme behindern, Frustration hervorrufen und letztendlich dazu führen, dass den Schwung verlangsamen unserer gemeinsamen Arbeit. Und das ist für uns nicht akzeptabel.

Unser Anspruch: Die Erfahrung der Mitwirkenden steht an erster Stelle

Wir waren immer davon überzeugt, dass KI, die auf menschlichen Erkenntnissen basiert, das respektieren muss Menschen hinter den Daten. Aus diesem Grund bieten wir Mitarbeitererfahrung – vom Onboarding bis zur Projektabwicklung Zahlungen– hat bei Shaip oberste Priorität.

Als wir die wachsenden Spannungen bei der Bezahlung einiger Mitwirkender sahen, begannen wir zu fragen:

• Wie machen wir Zahlungen schneller und fairer?
• Wie reduzieren wir versteckte Kosten und Zahlungsschwierigkeiten?
• Wie ermöglichen wir den Mitwirkenden mehr finanzielle Kontrolle?

Warum wir uns für Airtm entschieden haben: Entwickelt für die globale digitale Belegschaft

Airtm ist nicht nur ein Workaround – es ist eine konzipierte Lösung für globale Freiberufler und digitale Mitwirkende wie du. Mit der Verfügbarkeit in mehr als 190 Ländern und der Möglichkeit, USDC (ein an den US-Greenback gebundener Stablecoin) schnell in die lokale Währung umzuwandeln, passt sich Airtm den Bedürfnissen unserer verteilten Belegschaft an.

Was Airtm für Shaip-Mitwirkende löst

• Sofortiger Zugriff an Gelder (keine Bankverzögerungen)
• Niedrige Gebühren und reale Wechselkurse
• Grenzenlose Auszahlungen in Ländern, in denen traditionelle Banken scheitern
• Sichere Transaktionen mit Blockchain-gestütztem USDC
• Keine Auszahlungsgebühren für die ersten 6 Auszahlungen
• Bis zu 100 % Cashback auf die ersten 6 Abhebungen für neue Benutzer

Dies ist keine Werbepartnerschaft, sondern eine strategische Verbesserung um sicherzustellen, dass Sie pünktlich, mit weniger Gebühren und mehr Flexibilität das erhalten, was Sie verdienen.

Es geht um mehr als nur Zahlungen – es ist unser Versprechen

Wir betrachten Ihre Zeit und Mühe nicht als selbstverständlich. Jedes Projekt, das Sie bei Shaip übernehmen, ist Teil einer größeren Mission: integrative, ethische KI zu entwickeln, die für alle funktioniert. Indem wir uns für Airtm entscheiden, stellen wir sicher, dass unsere Systeme dies widerspiegeln Vertrauen, Respekt und Equity du hast es verdient.

Zahlungen sind nicht nur Transaktionen – sie sind eine Image dieses Vertrauens. Und dieser Schritt ist ein weiterer Beweis dafür: Shaip hält, was es verspricht.

Sind Sie bereit, intelligenter bezahlt zu werden?

Wenn Sie bereits Teil der Shaip-Mitwirkenden-Neighborhood sind, ist dies Ihre Gelegenheit, die Kontrolle darüber zu übernehmen, wie Sie bezahlt werden – schnell, honest und ohne Gebühren (zumindest für Ihre ersten sechs Auszahlungen).

LOUISVILLE, Kentucky und AHMEDABAD, Indien, 22. Februar 2026 — Shaip, ein führendes Unternehmen für KI-Datenplattformen und -Dienstleistungen, das hochwertige, ethische und domänenspezifische Daten für die Entwicklung von KI und großen Sprachmodellen (LLM) liefert, gab heute bekannt, dass es nun Teil von Ubiquity International Companies, Inc. ist, einem globalen Anbieter von Lösungen für digitale Transformation, Betriebsmanagement und Kundenerfahrung.

„Ich bin unglaublich stolz auf das, was das Shaip-Staff aufgebaut hat – vertrauenswürdige Daten, starke Kundenbeziehungen und einen Ruf für Qualität, Compliance und Vertrauen“, sagte Vatsal Ghiya, Mitbegründer von Shaip

Dieser Meilenstein markiert einen strategischen Schritt im Wachstum von Shaip, da die Nachfrage nach vertrauenswürdigen, skalierbaren und konformen KI-Daten branchenübergreifend weiter zunimmt. Als Teil von Ubiquity erhält Shaip Zugang zu einer globalen Betriebsinfrastruktur, Unternehmensbeziehungen und Investitionskapazitäten, die es dem Unternehmen ermöglichen, größere und komplexere KI-Initiativen zu unterstützen und gleichzeitig weiterhin die Qualität und Spezialisierung zu liefern, die Kunden erwarten.

Für Kunden und Associate stärkt der Beitritt zu Ubiquity die Fähigkeit von Shaip, als langfristiger, unternehmensfähiger Datenpartner zu agieren, indem Shaips Domänenexpertise und proprietäre Plattformen mit der Größe, Bereitstellungstiefe und Transformationsfähigkeiten von Ubiquity kombiniert werden.

Shaip wird als „Shaip, by Ubiquity“ agieren und seine Marke, Plattform und seinen Fachschwerpunkt beibehalten und gleichzeitig von erweiterten Ressourcen und der Integration in das breitere KI- und digitale Transformations-Ökosystem von Ubiquity profitieren.

Die bestehenden Führungs- und Bereitstellungsteams von Shaip werden weiterhin den täglichen Betrieb und die Kundenprogramme leiten und so die Kontinuität bei allen Engagements und Partnerschaften gewährleisten.

„Teil von Ubiquity zu werden stellt eine wichtige Entwicklung auf Shaips Reise dar“, sagte Matt Nyren, Mitbegründer und Chief Govt Officer von Ubiquity. „Shaips umfassendes Fachwissen im Bereich vertrauenswürdiger KI-Daten ergänzt die globalen Bereitstellungs- und Unternehmenstransformationsfähigkeiten von Ubiquity. Gemeinsam sind wir in der Lage, Unternehmen bei der Operationalisierung von KI mit größerer Skalierung, Zuverlässigkeit und Vertrauen zu unterstützen.“

„Ich bin unglaublich stolz auf das, was das Shaip-Staff aufgebaut hat – vertrauenswürdige Daten, starke Kundenbeziehungen und einen Ruf für Qualität, Compliance und Vertrauen“, sagte Vatsal Ghiya, Mitbegründer von Shaip. „Der Beitritt zu Ubiquity versetzt Shaip in die Lage, schneller zu skalieren, aggressiver in unsere Plattform- und Bereitstellungsfähigkeiten zu investieren und unsere Wirkung zu erweitern – und gleichzeitig den verantwortungsvollen KI-Datenpraktiken treu zu bleiben, die unsere Kunden erwarten.“

Was Kunden und Associate erwarten können

• Ununterbrochene Ausführung: Dieselben Groups, Arbeitsabläufe und dasselbe Bereitstellungsmodell unterstützen laufende Programme
• Skalierung auf Unternehmensniveau: Zugriff auf die globale Lieferpräsenz und Betriebsinfrastruktur von Ubiquity
• Verstärkte Plattforminvestitionen: Beschleunigte Entwicklung über Datenplattformen, Instruments und Lösungen hinweg
• Erweitertes Partnerschaftspotenzial: Möglichkeit, umfassendere Transformations- und KI-Lebenszyklusinitiativen durch die kombinierte Plattform zu unterstützen

Telegraph Hill Advisors fungierte bei der Transaktion als exklusiver Finanzberater für Shaip.

Über Shaip

Shaip ist ein führender Anbieter von KI-Datenplattformen und -Diensten, der sich auf die Beschaffung, Erstellung, Lizenzierung und Transformation hochwertiger, ethischer und domänenspezifischer Daten für KI- und maschinelle Lernanwendungen spezialisiert hat. Shaip unterstützt Anwendungsfälle für KI im Gesundheitswesen, Laptop Imaginative and prescient, generative KI und Konversations-KI für führende KI-Labore und Unternehmenskunden weltweit. Erfahren Sie mehr unter shaip.com

Über Allgegenwart

Ubiquity International Companies mit Hauptsitz in New York, New York, ist ein globaler Anbieter von digitaler Transformation, Betriebsmanagement und Kundenerlebnis. Ubiquity arbeitet mit führenden Unternehmen zusammen, um durch fortschrittliche Technologie, proprietäre Plattformen und globale Lieferfähigkeiten operative Exzellenz und Innovation zu liefern. Erfahren Sie mehr unter ubiquity.com

Unternehmensteams, die mehr erfahren möchten, können shaip.com besuchen oder Kontakt aufnehmen advertising and marketing@shaip.com

Medienkontakt

Anubhav Saraf, Shaip

1 (866) 473-5655,

advertising and marketing@shaip.com,

www.shaip.com

New York, NY – 12. Februar 2026 — Ubiquity International Providersein globaler Anbieter für digitale Transformation, Betriebsmanagement und Kundenerlebnis, gab den Abschluss einer Übernahmevereinbarung bekannt Shaipein spezialisiertes KI-Datenplattform- und Dienstleistungsunternehmen, das sich auf die Bereitstellung hochwertiger, ethischer und domänenspezifischer Daten für die Entwicklung künstlicher Intelligenz (KI) und großer Sprachmodelle (LLM) konzentriert.

Die Übernahme erweitert die KI- und Datenkapazitäten von Ubiquity und stärkt die Fähigkeit des Unternehmens, Unternehmen bei der Bereitstellung von KI-Lösungen in großem Maßstab mit größerer Genauigkeit, Vertrauen und Compliance zu unterstützen. Durch die Hinzufügung der proprietären ShaipCloud-KI-Datenplattform von Shaip, seltener und schwer zu beschaffender Datensätze sowie umfassender Fachkenntnisse verbessert Ubiquity seine Unterstützung über den gesamten KI-Lebenszyklus.

Stärkung der KI-Strategie von Ubiquity

Shaip ermöglicht es führenden KI-Laboren und globalen Technologieunternehmen, die Entwicklung von KI und maschinellem Lernen durch Finish-to-Finish-KI-Datendienste zu beschleunigen, einschließlich Datenerfassung, Lizenzierung, Validierung und Annotation für Textual content, Audio, Bild, Video und multimodale Anwendungsfälle. Shaip ist für seine Stärke in regulierten Bereichen und Bereichen mit hohen Barrieren wie Gesundheits-KI und Konversations-KI bekannt, unterstützt durch ein globales Mitwirkendennetzwerk und proprietäre Human-in-the-Loop-Technologie.

„KI ist nur so leistungsfähig wie die Daten, die sie trainieren“, sagte Matt Nyren, Mitbegründer und Chief Government Officer von Ubiquity. „Shaip bringt eine seltene Kombination aus proprietärer Technologie, fundiertem Fachwissen und ethisch beschafften, hochwertigen Daten mit, die die KI-Strategie von Ubiquity sinnvoll vorantreiben. Gemeinsam werden wir Unternehmen dabei helfen, die KI-Einführung mit mehr Vertrauen, Qualität und Compliance zu beschleunigen.“

Durch die Übernahme erweitert Ubiquity seine Angebotsmöglichkeiten:

• Finish-to-Finish-KI-Datendienste, von der Datenerfassung und -generierung bis hin zur Validierung und Bereitstellung
• Proprietäre Plattformen, die eine skalierbare, verantwortungsvolle KI-Entwicklung unterstützen
• Zugriff auf exklusive Datensätze, einschließlich realer klinischer Gesundheitsdaten und mehrsprachiger Konversationsdaten in über 60 Sprachen
• Verbesserte globale Bereitstellung durch Kombination der Fähigkeiten von Shaip mit der weltweiten Präsenz von Ubiquity

Shaip wird als spezialisierte KI-Datenplattform innerhalb von Ubiquity fungieren und Kunden weiterhin mit einem Fokus auf vertrauenswürdige, ethische KI-Datenlösungen bedienen.

„Shaip wurde entwickelt, um eines der schwierigsten Probleme der KI zu lösen – den Zugriff auf zuverlässige, ethisch einwandfreie Daten in großem Maßstab“, sagte Hardik Parikh, Mitbegründer und CRO von Shaip. „Die Partnerschaft mit Ubiquity gibt uns die operative Größe und Unternehmensreichweite, um unsere Plattform weltweit zu erweitern und gleichzeitig unseren Requirements für Datenqualität, Sicherheit und Compliance treu zu bleiben.“

Über Allgegenwart

Hauptsitz in New York, New YorkUbiquity International Providers ist ein globaler Anbieter für digitale Transformation, Betriebsmanagement und Kundenerlebnis. Ubiquity arbeitet mit führenden Unternehmen zusammen, um durch fortschrittliche Technologie, proprietäre Plattformen und globale Lieferfähigkeiten operative Exzellenz und Innovation zu liefern.

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Über Shaip AI

Shaip ist ein führender Anbieter von KI-Datenplattformen und -Diensten, der sich auf die Beschaffung, Erstellung, Lizenzierung und Transformation hochwertiger, ethischer und domänenspezifischer Daten für KI- und maschinelle Lernanwendungen spezialisiert hat. Shaip unterstützt Anwendungsfälle für KI im Gesundheitswesen, Pc Imaginative and prescient, generative KI und Konversations-KI für führende KI-Labore und Unternehmenskunden weltweit.

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New York, NY – 12. Februar 2026 – Ubiquity World Companiesein globaler Anbieter für digitale Transformation, Betriebsmanagement und Kundenerlebnis, gab den Abschluss einer Übernahmevereinbarung bekannt Shaipein spezialisiertes KI-Datenplattform- und Dienstleistungsunternehmen, das sich auf die Bereitstellung hochwertiger, ethischer und domänenspezifischer Daten für die Entwicklung künstlicher Intelligenz (KI) und großer Sprachmodelle (LLM) konzentriert.

Die Übernahme erweitert die KI- und Datenkapazitäten von Ubiquity und stärkt die Fähigkeit des Unternehmens, Unternehmen bei der Bereitstellung von KI-Lösungen in großem Maßstab mit größerer Genauigkeit, Vertrauen und Compliance zu unterstützen. Durch die Hinzufügung der proprietären ShaipCloud-KI-Datenplattform von Shaip, seltener und schwer zu beschaffender Datensätze sowie umfassender Fachkenntnisse verbessert Ubiquity seine Unterstützung über den gesamten KI-Lebenszyklus.

Stärkung der KI-Strategie von Ubiquity

Shaip ermöglicht es führenden KI-Laboren und globalen Technologieunternehmen, die Entwicklung von KI und maschinellem Lernen durch Finish-to-Finish-KI-Datendienste zu beschleunigen, einschließlich Datenerfassung, Lizenzierung, Validierung und Annotation für Textual content, Audio, Bild, Video und multimodale Anwendungsfälle. Shaip ist für seine Stärke in regulierten Bereichen und Bereichen mit hohen Barrieren wie Gesundheits-KI und Konversations-KI bekannt, unterstützt durch ein globales Mitwirkendennetzwerk und proprietäre Human-in-the-Loop-Technologie.

„KI ist nur so leistungsfähig wie die Daten, die sie trainieren“, sagte Matt Nyren, Mitbegründer und Chief Government Officer von Ubiquity. „Shaip bringt eine seltene Kombination aus proprietärer Technologie, fundiertem Fachwissen und ethisch beschafften, hochwertigen Daten mit, die die KI-Strategie von Ubiquity sinnvoll vorantreiben. Gemeinsam werden wir Unternehmen dabei helfen, die KI-Einführung mit mehr Vertrauen, Qualität und Compliance zu beschleunigen.“

Durch die Übernahme erweitert Ubiquity seine Angebotsmöglichkeiten:

• Finish-to-Finish-KI-Datendienste, von der Datenerfassung und -generierung bis hin zur Validierung und Bereitstellung
• Proprietäre Plattformen, die eine skalierbare, verantwortungsvolle KI-Entwicklung unterstützen
• Zugriff auf exklusive Datensätze, einschließlich realer klinischer Gesundheitsdaten und mehrsprachiger Konversationsdaten in über 60 Sprachen
• Verbesserte globale Bereitstellung durch Kombination der Fähigkeiten von Shaip mit der weltweiten Präsenz von Ubiquity

Shaip wird als spezialisierte KI-Datenplattform innerhalb von Ubiquity fungieren und Kunden weiterhin mit einem Fokus auf vertrauenswürdige, ethische KI-Datenlösungen bedienen.

„Shaip wurde entwickelt, um eines der schwierigsten Probleme der KI zu lösen – den Zugriff auf zuverlässige, ethisch einwandfreie Daten in großem Maßstab“, sagte Hardik Parikh, Mitbegründer und CRO von Shaip. „Die Partnerschaft mit Ubiquity gibt uns die operative Größe und Unternehmensreichweite, um unsere Plattform weltweit zu erweitern und gleichzeitig unseren Requirements für Datenqualität, Sicherheit und Compliance treu zu bleiben.“

Über Allgegenwart

Hauptsitz in New York, New YorkUbiquity World Companies ist ein globaler Anbieter für digitale Transformation, Betriebsmanagement und Kundenerlebnis. Ubiquity arbeitet mit führenden Unternehmen zusammen, um durch fortschrittliche Technologie, proprietäre Plattformen und globale Lieferfähigkeiten operative Exzellenz und Innovation zu liefern.

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Über Shaip AI

Shaip ist ein führender Anbieter von KI-Datenplattformen und -Diensten, der sich auf die Beschaffung, Erstellung, Lizenzierung und Transformation hochwertiger, ethischer und domänenspezifischer Daten für KI- und maschinelle Lernanwendungen spezialisiert hat. Shaip unterstützt Anwendungsfälle für KI im Gesundheitswesen, Laptop Imaginative and prescient, generative KI und Konversations-KI für führende KI-Labore und Unternehmenskunden weltweit.

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Wenn Sie Sprachschnittstellen, Transkriptionen oder multimodale Agenten erstellen, wird die Obergrenze Ihres Modells durch Ihre Daten bestimmt. Bei der Spracherkennung (ASR) bedeutet das, vielfältige, intestine gekennzeichnete Audiodaten zu sammeln, die reale Benutzer, Geräte und Umgebungen widerspiegeln, und diese diszipliniert auszuwerten.

Dieser Leitfaden zeigt Ihnen genau, wie Sie Sprachtrainingsdaten planen, sammeln, kuratieren und auswerten, damit Sie zuverlässige Produkte schneller liefern können.

Was zählt als „Spracherkennungsdaten“?

Mindestens: Audio + Textual content. In der Praxis benötigen leistungsstarke Systeme auch umfangreiche Metadaten (Sprecherdemografie, Standort, Gerät, akustische Bedingungen), Anmerkungsartefakte (Zeitstempel, Tagebuchführung, nicht-lexikalische Ereignisse wie Lachen) und Bewertungsaufteilungen mit robuster Abdeckung.

Profi-Tipp: Wenn Sie „Datensatz“ sagen, geben Sie die Aufgabe (Diktat vs. Befehle vs. Konversations-ASR), die Domäne (Supportanrufe, medizinische Notizen, Befehle im Auto) und Einschränkungen (Latenz, auf dem Gerät vs. Cloud) an. Es ändert alles von der Abtastrate bis zum Anmerkungsschema.

Das Sprachdatenspektrum (Wählen Sie aus, was zu Ihrem Anwendungsfall passt)

1. Geskriptete Rede (hohe Kontrolle)

Die Redner lesen die Aufforderungen wörtlich vor. Best für Befehl und Kontrolle, Weckwörter oder phonetische Abdeckung. Schnell skalierbar; weniger natürliche Variation.

2. Szenariobasierte Sprache (halbkontrolliert)

Die Referenten spielen Handlungsaufforderungen innerhalb eines Szenarios („Fragen Sie eine Klinik nach einem Glaukom-Termin“) durch. Sie erhalten abwechslungsreiche Formulierungen und bleiben gleichzeitig bei der Aufgabe – supreme für die Abdeckung der Fachsprache.

3. Natürliche/ungeschriebene Sprache (geringe Kontrolle)

Echte Gespräche oder kostenlose Monologe. Erforderlich für Anwendungsfälle mit mehreren Sprechern, Langformaten oder lauten Anwendungen. Schwieriger zu reinigen, aber entscheidend für die Robustheit. Der Originalartikel stellte dieses Spektrum vor; Hier legen wir Wert auf die Anpassung des Spektrums an das Produkt, um eine Über- oder Unteranpassung zu vermeiden.

Planen Sie Ihren Datensatz wie ein Produkt

Definieren Sie Erfolg und Einschränkungen im Voraus

• Primäre Metrik: WER (Wortfehlerrate) für die meisten Sprachen; CER (Character Error Charge) für Sprachen ohne klare Wortgrenzen.
• Latenz und Footprint: Werden Sie auf dem Gerät laufen? Das wirkt sich auf die Abtastrate, das Modell und die Komprimierung aus.
• Datenschutz und Compliance: Wenn Sie PHI/PII berühren (z. B. Gesundheitswesen), stellen Sie Einwilligung, Anonymisierung und Überprüfbarkeit sicher.

Ordnen Sie die tatsächliche Nutzung den Datenspezifikationen zu

• Gebietsschemata und Akzente: z. B. en-US, en-IN, en-GB; Steadiness zwischen städtischem/ländlichem und mehrsprachigem Code-Switching.
• Umgebungen: Büro, Straße, Auto, Küche; SNR-Ziele; Corridor vs. Shut-Speak-Mikrofone.
• Geräte: Good Speaker, Mobiltelefone (Android/iOS), Headsets, Automotive Kits, Festnetzanschlüsse.
• Inhaltsrichtlinien: Schimpfwörter, smart Themen, Hinweise zur Barrierefreiheit (Stottern, Dysarthrie), sofern angemessen und erlaubt.

Wie viele Daten benötigen Sie?

Es gibt keine einheitliche Zahl, aber die Abdeckung ist besser als reine Stundenzahlen. Geben Sie der Breite der Lautsprecher, Geräte und Akustik Vorrang vor extrem langen Aufnahmen von einigen wenigen Mitwirkenden. Für die Befehls- und Kontrollfunktion schlagen oft Tausende von Äußerungen über Hunderte von Sprechern weniger, dafür aber längere Aufzeichnungen vor. Investieren Sie für Konversations-ASR in Stunden × Vielfalt und sorgfältige Anmerkungen.

Aktuelle Landschaft: Open-Supply-Modelle (z. B. Whisper), die in Hunderttausenden von Stunden trainiert wurden, bilden eine solide Grundlage. Die Domänen-, Akzent- und Rauschanpassung an Ihre Daten ist immer noch das, was die Produktionsmetriken beeinflusst.

Sammlung: Schritt-für-Schritt-Workflow

1. Beginnen Sie mit der tatsächlichen Benutzerabsicht

Durchsuchen Sie Suchprotokolle, Help-Tickets, IVR-Transkripte, Chat-Protokolle und Produktanalysen, um Eingabeaufforderungen und Szenarien zu entwerfen. Sie decken Lengthy-Tail-Absichten ab, die Ihnen sonst entgehen würden.

2. Entwerfen Sie Eingabeaufforderungen und Skripte unter Berücksichtigung von Variationen

• Schreiben Sie minimale Paare („Wohnzimmerlicht einschalten“ vs. „einschalten…“).
• Seed-Disfluenzen („äh, kannst du…“) und ggf. Codewechsel.
• Begrenzen Sie die Lesesitzungen auf etwa 15 Minuten, um Ermüdung zu vermeiden. Fügen Sie 2–3 Sekunden Lücken zwischen den Zeilen ein, um eine saubere Segmentierung zu gewährleisten (im Einklang mit Ihrer ursprünglichen Anleitung).

3. Rekrutieren Sie die richtigen Redner

Zielen Sie auf die demografische Vielfalt im Einklang mit Markt- und Fairnesszielen. Dokumentieren Sie Berechtigung, Quoten und Einwilligung. Honest entschädigen.

4. Nehmen Sie unter realistischen Bedingungen auf

Erstellen Sie eine Matrix: Lautsprecher × Geräte × Umgebungen.

Zum Beispiel:

• Geräte: iPhone-Mittelklasse, Android-Low-Tier, Good-Speaker-Fernfeldmikrofon.
• Umgebungen: ruhiger Raum (Nahfeld), Küche (Geräte), Auto (Autobahn), Straße (Verkehr).
• Formate: 16 kHz / 16-Bit-PCM ist für ASR üblich; Ziehen Sie höhere Tarife in Betracht, wenn Sie ein Downsampling durchführen.

5. Variabilität induzieren (absichtlich)

Fördern Sie natürliches Tempo, Selbstkorrekturen und Unterbrechungen. Bei szenariobasierten und natürlichen Daten sollten Sie nicht zu viel trainieren; Sie wollen die Unordnung, die Ihre Kunden verursachen.

6. Transkribieren Sie mit einer Hybridpipeline

• Automatische Transkription mit einem starken Basismodell (z. B. Whisper oder Ihrem internen Modell).
• Menschliche Qualitätssicherung für Korrekturen, Tagebuchführung und Ereignisse (Lachen, Füllwörter).
• Konsistenzprüfungen: Rechtschreibwörterbücher, Domänenlexika, Interpunktionsrichtlinie.

7. Intestine teilen; Teste ehrlich

• Trainieren/Entwickeln/Testen Sie mit Sprecher- und Szenario-Disjunktheit (Leckagen vermeiden).
• Behalten Sie ein reales Blindset bei, das Produktionsgeräusche und Geräte widerspiegelt; Berühren Sie es während der Iteration nicht.

Anmerkung: Machen Sie Etiketten zu Ihrem Burggraben

Definieren Sie ein klares Schema

• Lexikalische Regeln: Zahlen („fünfundzwanzig“ vs. „25“), Akronyme, Satzzeichen.
• Ereignisse: (Lachen), (Übersprechen), (unhörbar: 00:03.2–00:03.7).
• Diarisierung: Sprecher-A/B-Etiketten oder nachverfolgte IDs, sofern zulässig.
• Zeitstempel: Wort- oder Phrasenebene, wenn Sie Suche, Untertitel oder Ausrichtung unterstützen.

Annotatoren trainieren; Messen Sie sie

Nutzen Sie Gold Duties und Inter-Annotator Settlement (IAA). Verfolgen Sie die Präzision/den Rückruf kritischer Token (Produktnamen, Medikamente) und die Bearbeitungszeiten. Die Qualitätssicherung in mehreren Durchgängen (Peer-Evaluation → Lead-Evaluation) zahlt sich später in der Stabilität der Modellbewertung aus.

Qualitätsmanagement: Versenden Sie Ihren Knowledge Lake nicht

• Automatisierte Bildschirme: Clipping, Clipping-Verhältnis, SNR-Grenzen, lange Pausen, Codec-Nichtübereinstimmungen.
• Humanaudits: Zufallsstichproben nach Umgebung und Gerät; Stichprobenweise Tagebuchführung und Interpunktion.
• Versionierung: Behandeln Sie Datensätze wie Code – Semver, Änderungsprotokolle und unveränderliche Testsätze.

Bewerten Sie Ihre ASR: Mehr als nur ein einzelner WER

Messen Sie WER insgesamt und professional Scheibe:

• Nach Umgebung: Ruhe vs. Auto vs. Straße
• Nach Gerät: Low-Tier-Android vs. iPhone
• Nach Akzent/Gebietsschema: en-IN vs. en-US
• Nach Area-Begriffen: Produktnamen, Medikamente, Adressen

Verfolgen Sie Latenz, Teilverhalten und Endpointing, wenn Sie Echtzeit-UX nutzen. Bei der Modellüberwachung können Untersuchungen zur WER-Schätzung und Fehlererkennung dazu beitragen, der menschlichen Überprüfung Vorrang einzuräumen, ohne alles zu transkribieren.

Erstellen vs. Kaufen (oder beides): Datenquellen, die Sie kombinieren können

1. Standardkataloge

Nützlich für Bootstrapping und Vortraining, insbesondere um Sprachen oder Sprechervielfalt schnell abzudecken.

2. Benutzerdefinierte Datenerfassung

Wenn Domänen-, Akustik- oder Gebietsschemaanforderungen spezifisch sind, können Sie mit „Benutzerdefiniert“ den zielgerichteten WER erreichen. Sie steuern Eingabeaufforderungen, Kontingente, Geräte und Qualitätssicherung.

3. Daten öffnen (sorgfältig)

Best zum Experimentieren; Stellen Sie Lizenzkompatibilität, PII-Sicherheit und Bewusstsein für Verteilungsverschiebungen im Verhältnis zu Ihren Benutzern sicher.

Sicherheit, Datenschutz und Compliance

• Ausdrückliche Zustimmung und transparente Bedingungen für Mitwirkende
• Gegebenenfalls Deidentifizierung/Anonymisierung
• Geo-umzäunte Lager- und Zugangskontrollen
• Audit-Trails für Aufsichtsbehörden oder Unternehmenskunden

Reale Anwendungen (aktualisiert)

• Sprachsuche und -erkennung: Wachsende Benutzerbasis; Die Akzeptanz variiert je nach Markt und Anwendungsfall.
• Good Dwelling & Geräte: Assistenten der nächsten Technology unterstützen mehr gesprächige, mehrstufige Anfragen und legen damit die Messlatte für die Qualität von Trainingsdaten für weit entfernte, laute Räume höher.
• Kundensupport: Kurzfristiges, domänenlastiges ASR mit Diarisierung und Agentenunterstützung.
• Gesundheitsdiktat: Strukturierte Vokabeln, Abkürzungen und strenge Datenschutzkontrollen.
• Stimme im Auto: Fernfeldmikrofone, Bewegungsgeräusche und sicherheitskritische Latenz.

Mini-Fallstudie: Mehrsprachige Befehlsdaten im großen Maßstab

Ein globaler OEM benötigte Äußerungsdaten (3–30 Sekunden) in Tier-1- und Tier-2-Sprachen, um Befehle auf dem Gerät zu ermöglichen. Das Staff:

• Entworfene Eingabeaufforderungen zu Aktivierungswörtern, Navigation, Medien und Einstellungen
• Rekrutierte Sprecher professional Gebietsschema mit Gerätekontingenten
• Aufgenommener Ton in ruhigen Räumen und Fernfeldumgebungen
• Gelieferte JSON-Metadaten (Gerät, SNR, Gebietsschema, Geschlecht/Altersgruppe) sowie verifizierte Transkripte

Ergebnis: Ein produktionsbereiter Datensatz, der eine schnelle Modelliteration und messbare WER-Reduzierung bei domäneninternen Befehlen ermöglicht.

Häufige Fallstricke (und die Lösung)

• Zu viele Stunden, nicht genügend Abdeckung: Legen Sie Lautsprecher-/Geräte-/Umgebungskontingente fest.
• Undichte Auswertung: Erzwingen Sie sprecherdisjunkte Aufteilungen und einen echten Blindtest.
• Anmerkungsdrift: Führen Sie eine fortlaufende Qualitätssicherung durch und aktualisieren Sie Richtlinien mit realen Beispielen.
• Randmärkte ignorieren: Fügen Sie gezielte Daten für Code-Switching, regionale Akzente und ressourcenarme Gebiete hinzu.
• Latenzüberraschungen: Profilieren Sie Modelle frühzeitig mit Ihrem Audio auf Zielgeräten.

Wann sollten handelsübliche oder benutzerdefinierte Daten verwendet werden?

Verwenden Sie handelsübliche Standardlösungen, um schnell zu starten oder die Sprachabdeckung zu erweitern. Wechseln Sie zu „Benutzerdefiniert“, sobald WER auf Ihrer Area ein Plateau erreicht. Viele Groups kombinieren: Vorschulung/Feinabstimmung auf Katalogstunden, dann Anpassung mit maßgeschneiderten Daten, die Ihren Produktionstrichter widerspiegeln.

Checkliste: Bereit zur Abholung?

• Anwendungsfall, Erfolgsmetriken, definierte Einschränkungen
• Gebietsschemata, Geräte, Umgebungen und Kontingente abgeschlossen
• Einwilligung + Datenschutzrichtlinien dokumentiert
• Immediate-Pakete (Skript + Szenario) vorbereitet
• Anmerkungsrichtlinien + QA-Stufen genehmigt
• Regeln für die Aufteilung von Coaching, Entwicklung und Take a look at (sprecher- und szenariounabhängig)
• Überwachungsplan für Publish-Launch-Drift

Wichtige Erkenntnisse

• Abdeckung geht über Stunden. Balancieren Sie Lautsprecher, Geräte und Umgebungen aus, bevor Sie weitere Minuten anstreben.
• Kennzeichnung hochwertiger Verbindungen. Klares Schema und mehrstufige Qualitätssicherung übertreffen Single-Cross-Bearbeitungen.
• Nach Slice auswerten. Verfolgen Sie WER nach Akzent, Gerät und Geräusch; Hier lauern Produktrisiken.
• Datenquellen kombinieren. Bootstrapping mit Katalogen + kundenspezifische Anpassung ist oft am schnellsten gewinnbringend.
• Privatsphäre ist Produkt. Integrieren Sie vom ersten Tag an Einwilligung, De-ID und Überprüfbarkeit.

Wie Shaip Ihnen helfen kann

Benötigen Sie maßgeschneiderte Sprachdaten? Shaip bietet benutzerdefinierte Sammlung, Annotation und Transkription – und bietet gebrauchsfertige Datensätze mit handelsüblichen Audiodaten/Transkripten in über 150 Sprachen/Varianten, sorgfältig abgestimmt auf Sprecher, Geräte und Umgebungen.

Die Entwicklung künstlicher Intelligenz (KI) -Systeme ist ein komplexer und ressourcenintensiver Prozess. Von der Beschaffung von Daten bis hin zu Trainingsmodellen beinhaltet die Reise zahlreiche Herausforderungen, die sowohl die Kosten als auch die Zeitpläne erheblich beeinflussen können. Ein intestine geplantes Price range für KI-Schulungsdaten ist entscheidend, um den Erfolg Ihrer AI-Initiativen sowohl in Bezug auf Funktionalität als auch in Bezug auf die Funktionalität (Return on Funding (ROI)) sicherzustellen.

In diesem Artikel werden wir die Faktoren untersuchen, die Sie bei der Erstellung eines Budgets für KI -Schulungsdaten und die versteckten Kosten, die mit Datenbeschaffung, Annotation und Administration verbunden sind, berücksichtigen müssen. Dieser umfassende Leitfaden hilft Ihnen dabei, Ressourcen effektiv zuzuweisen und gemeinsame Fallstricke bei der KI -Entwicklung zu vermeiden.

Schlüsselfaktoren bei der Budgetierung von KI -Schulungsdaten zu berücksichtigen

1. Datenvolumen erforderlich

   Das Datenvolumen beeinflusst direkt die mit dem KI -Coaching verbundenen Kosten. In einer Studie von Dimensional Analysis wurde hervorgehoben, dass die meisten Organisationen ungefähr 100.000 hochwertige Datenproben für eine effektive KI-Modellleistung benötigen. Während große Volumina wesentlich sind, sollte die Qualität niemals beeinträchtigt werden.

   Zum Beispiel:

   • Pc Imaginative and prescient Anwendungsfall: Erfordert große Bände von Bild- und Videodaten.
   • Konversations -KI: Konzentriert sich auf Audio- und Textdatensätze.

   Das Definieren Ihrer spezifischen Anwendungsfälle und das Verständnis der Artwork und des Datenvolumens der erforderlichen Daten hilft Ihnen, Ihr Price range effektiver zuzuweisen.

2. Datenqualität vs. Quantität

   Das Füttern von minderwertigen oder irrelevanten Daten in Ihr KI-System kann zu verzerrten Ergebnissen, Verschwendung von Ressourcen und verlängerten Zeitplänen führen. Während 100.000 Stichproben schlechter Daten anfangs weniger kosten können, können sie letztendlich zu höheren Kosten führen als 200.000 Stichproben sauberer, intestine anbotierter Daten.

   Schlechte Daten können Verzerrungen einführen, was zu einer verzögerten Zeit zu Markt und einer geringeren Teammoral aufgrund wiederholter Rückkopplungsschleifen und Korrekturmaßnahmen führt. Die Investition in hochwertige Daten von Anfang an sorgt für bessere Ergebnisse und einen schnelleren ROI.

3. Kosten für Datenquellen

   Die Kosten für den Erwerb von Datensätzen variieren basierend auf:

   • Geografische Lage: Die Beschaffung von Daten aus bestimmten Regionen kann teurer sein.
   • Anwendungsfallkomplexität: Komplexe Anwendungsfälle können hochspezifische und kuratierte Datensätze erfordern.
   • Volumen und Unmittelbarkeit: Größere Volumina und kürzere Zeitpläne erhöhen häufig die Kosten.

   Sie müssen sich auch zwischen:

   • Open-Supply-Daten: Während freie Datensätze kostenlos sind, erfordern Open-Supply-Datensätze häufig erhebliche Zeit für die Reinigung, Annotation und Strukturierung.
   • Datenanbieter: Diese bieten qualitativ hochwertige, referenzierende Daten, sind jedoch mit höheren Voraussetzungen kosten.

Die versteckten Kosten für KI -Schulungsdaten

1. Beschaffung und Annotation

   

   Die Beschaffung relevanter Datensätze kann zeitaufwändig sein, insbesondere für Nischen- oder Schwellenländer. Sobald die Daten bezogen werden, müssen die Daten gereinigt und kommentiert werden, um sie maschinell auslesbar zu machen, wodurch der Trainingsprozess weiter verzögert wird.

   Die Gemeinkosten für die Beschaffung und Annotation umfassen:

   • Belegschaft (Datensammler und Annotatoren)
   • Ausrüstung und Infrastruktur
   • SaaS -Instruments und proprietäre Anwendungen

2. Auswirkungen schlechter Daten

   Schlechte Daten sind nicht nur ein technisches Downside. Es hat greifbare geschäftliche Konsequenzen:

   • Verlängerte Zeitpläne: Durch das Neustart des Datenerfassungs- und Annotationsprozesses können Sie Ihre Marktzeit verdoppeln.
   • Kompromente Teammoral: Wiederholte Fehler aufgrund schlechter Ergebnisse können Ihr Staff demotivieren.
   • Schrägalgorithmen: Die Einführung von Verzerrungen und Ungenauigkeiten in Ihr Modell kann zu Reputationsrisiken und reduzierter Funktionalität führen.

3. Verwaltungskosten

   Verwaltungs- und Verwaltungskosten sind häufig die größten Ausgaben für die KI -Entwicklung. Dazu gehören die Kosten für die Koordinierung von Groups, die Nachverfolgung des Fortschritts und die Verwaltung von Ressourcen. Ohne ordnungsgemäße Planung können diese Kosten außer Kontrolle geraten.

Die Lösung: Datenerfassung und Annotation auslagern

Outsourcing ist ein effektiver Weg, um die Kosten zu minimieren und den Prozess des Erwerbs hochwertiger Schulungsdaten zu optimieren. Durch die Partnerschaft mit erfahrenen Datenanbietern können Sie:

• Sparen Sie Zeit für Beschaffung, Reinigung und Annotation.
• Vermeiden Sie die mit schlechten Daten verbundenen Risiken.
• Freie Ressourcen, um sich auf Kerngeschäftsziele zu konzentrieren.

Anbieter mögen Shaip Spezialisiert auf die Bereitstellung kuratierter, hochwertiger Datensätze, die auf Ihren eindeutigen Anwendungsfall zugeschnitten sind, um eine schnellere Bereitstellung und eine höhere Genauigkeit zu gewährleisten.

Preisstrategien für KI -Schulungsdaten

Verschiedene Arten von Datensätzen haben eindeutige Preismodelle:

Diese Kosten werden weiter von Faktoren wie geografischer Beschaffung, Datenkomplexität und Dringlichkeit beeinflusst.

Einpacken

Die effektive Budgetierung für KI -Schulungsdaten erfordert ein klares Verständnis Ihrer Ziele, Anwendungsfälle und der damit verbundenen versteckten Kosten. Während die Vorabinvestitionen in hochwertige Daten erheblich erscheinen mögen, ist dies für die Gewährleistung der Genauigkeit, die Reduzierung von Zeitplänen und die Maximierung des ROI von wesentlicher Bedeutung.

Wenn Sie den Prozess vereinfachen möchten, sollten Sie eine Outsourcing -Datenerfassung und Annotation einem vertrauenswürdigen Accomplice wie in Betracht ziehen Shaip. Unser Expertenteam ist bestrebt, hochwertige, KI-fähige Daten mit minimalen Abwicklungszeiten bereitzustellen. Wenden Sie sich noch heute an, um Ihre spezifischen Anforderungen zu besprechen und eine maßgeschneiderte Preisstrategie zu entwickeln.

Louisville, Kentucky und New York, New York, USA, 4. März 2025: Shaip, ein weltweit führender Anbieter von KI-gesteuerten Datenlösungen, hat über die Protege-Trainingsdatenplattform die Verfügbarkeit seiner umfangreichen elektronischen Gesundheitsakten (EHR) und der Arzt-Diktierdatensätze angekündigt.

Durch SHAIP ermöglicht SHAIP KI-Entwicklern, Gesundheitsdienstleistern und Forschungsinstitutionen, vielfältige, domänenspezifische medizinische Daten zu nutzen und Fortschritte in der Gesundheitstechnologie zu beschleunigen, indem sie ihre akribisch kuratierten Datensätze zur Verfügung stellen.

Umfassende Gesundheitsdatenangebote

Die Datensätze von Shaip umfassen eine breite Palette von medizinischen Spezialitäten und bieten umfangreiche Einblicke in die Patientenversorgung und klinische Arbeitsabläufe:

• EHR -Daten: Spezialitäten wie Notfallmedizin, Endokrinologie, Familienpraxis, Hämatologie-Onkologie, Neurologie, Orthopädie, Psychiatrie, Pulmonologie und Urologie.
• Arztdiktierrede & Transkripte: Spannende Felder wie Kardiologie, Familienmedizin, Infektionskrankheiten, Innere Medizin, OB/Gynäkolade, Pädiatrie und Radiologie.

Diese Datensätze dienen als wichtige Ressourcen für die Entwicklung von Modellen von KI- und maschinellem Lernen, die darauf abzielen, die klinische Entscheidungsfindung und die Patientenversorgung zu verbessern.

„Bei Shaip ist es unsere Mission, den Zugang zu qualitativ hochwertigen Gesundheitsdaten zu demokratisieren und KI-angetriebene Durchbrüche zu ermöglichen, die die Ergebnisse der Patienten verbessern“, sagte Vatsal Ghiya, CEO von Shaip. „Durch unsere Partnerschaft mit Protege stellen wir sicher, dass Angehörige der Gesundheitsberufe und KI -Bauherren nahtlose Zugriff auf zuverlässige Datensätze haben und die nächste Era von diagnostischen Instrumenten, personalisierten Medizin und prädiktiven Gesundheitsmodellen fördert.“

Bobby Samuels, CEO von Protege, fügte hinzu: „Shaips vielfältige Datenangebote dienen einer Vielzahl wichtiger KI -Anwendungsfälle, und wir sind begeistert, mit ihnen zusammenzuarbeiten, um ihre Daten an Innovatoren in KI zu bringen. Wir freuen uns darauf, mit ihnen zu wachsen, da sie immer mehr Daten on-line bringen. “

Erweiterung von Datenangeboten

Shaip verpflichtet sich, sein Datenportfolio auf der Protege -Plattform kontinuierlich zu erweitern. Zukünftige Datensätze umfassen:

• Arzt Audio wörtlich und Seifennotizen – Tiefere klinische Einblicke in Patientenbegegnung.

• Längsschnittdaten – Bereitstellung einer ganzheitlichen Sicht auf die Gesundheit der Patienten im Laufe der Zeit.
• Off-the-Shelf (OTS) kommentierte Datensätze- Unterstützung der KI -Modellentwicklung mit Daten für die genannte Entitätserkennung (NER), Entitätsverbinden, POS -Tagging, Datensegmentierung und Chunking. Weitere Datensätze umfassen ICD-10-CM- und CPT-codierte Daten, SNOMED und HCPCS-Code-Annotation.

Diese bevorstehenden Ergänzungen werden AI-gesteuerte Innovationen weiter ermöglichen, um die Analyse des Gesundheitswesens zu verfeinern und patientenorientierte Lösungen zu verbessern.

Engagement für Privatsphäre und Einhaltung

SHAIP Die höchste Requirements für die Datensicherheit und die ethische KI-Entwicklung stellt sicher, dass alle Datensätze akribisch nicht identifiziert werden und die HIPAA-Vorschriften vollständig entsprechen. Diese standhafte Verpflichtung schützt die Privatsphäre von Patienten, während verantwortungsbewusste KI -Fortschritte im Gesundheitswesen ermöglicht werden.

Mit dieser strategischen Partnerschaft ebnen Shaip und Protege den Weg für ein datengesteuerteres, kI-angetriebenes Gesundheitsökosystem, das Innovation fördert, die die Zukunft der medizinischen Forschung und der Patientenversorgung umformieren wird.

Über Schützling

Protege ist die Plattform für KI -Trainingsdaten und ermöglicht den nahtlosen und konformen Datenaustausch. Durch die Stärkung von Dateninhabern und die Verbindung mit KI -Entwicklern unterstützt Protege die Schaffung nachdenklicher KI -Lösungen. Erfahren Sie mehr bei www.withprotege.ai.

Medienkontakt

press@withprotege.ai

Über Shaip

Shaip steht an der Spitze der AI-Datenlösungen und ist auf die Bereitstellung hochwertiger Schulungsdaten für das Gesundheitswesen und darüber hinaus spezialisiert. Shaip setzt sich dafür ein, die höchsten Requirements für Datenschutz und Sicherheit aufrechtzuerhalten und sicherzustellen, dass wise Gesundheitsinformationen mit größter Sorgfalt und in Übereinstimmung mit allen relevanten Vorschriften behandelt werden. Weitere Informationen zu Shaip finden Sie unter www.shaip.com

Medienkontakt

Identify: Anubhav Saraf

Titel: Marketingdirektor

Telefon: (866) -473-5655

E-Mail: advertising and marketing@shaip.com

Louisville, Kentucky, USA, 5. November 2024: Shaip, ein weltweit führender Anbieter von KI-Datenlösungen, gab heute die Auflistung seiner umfangreichen Datensätze zu elektronischen Gesundheitsakten (EHR) und ärztlicher Diktiersprache bekannt Databricks-Marktplatz. Diese Partnerschaft mit Databricks, dem Daten- und KI-Unternehmen, bietet Fachleuten und Forschern im Gesundheitswesen einen beispiellosen Zugang zu einer vielfältigen und sorgfältig kuratierten Sammlung von Gesundheitsdaten. Diese Datensätze sind bereit, Durchbrüche in der medizinischen Forschung, Diagnostik und Behandlung zu beschleunigen.

Die umfangreiche Datensatzsammlung von Shaip umfasst wichtige medizinische Fachgebiete, darunter:

• EHR-Daten: Notfallmedizin, Endokrinologie, Allgemeinmedizin, Hämatologie-Onkologie, Neurologie, Orthopädie, Psychiatrie, Pulmonologie und Urologie.
• Ärztliche Diktatrede und Transkripte: Kardiologie, Familienmedizin, Infektionskrankheiten, Innere Medizin, Geburtshilfe/Gynäkologie, Pädiatrie und Radiologie.

Diese zusätzlichen Datensätze werden Gesundheitsfachkräften und Forschern weiterhin hochwertige Daten für die Entwicklung fortschrittlicher KI- und maschineller Lernmodelle zur Verfügung stellen.

„Bei Shaip setzen wir uns dafür ein, das Potenzial von Gesundheitsdaten zu erschließen, um Innovationen voranzutreiben und die Behandlungsergebnisse für Patienten zu verbessern“, sagte Vatsal Ghiya, CEO von Shaip. „Unsere umfassenden Datensätze, die jetzt über den Databricks Market zugänglich sind, ermöglichen es Gesundheitsdienstleistern und Forschern, genauere Diagnosetools, personalisierte Behandlungspläne und prädiktive Gesundheitsmodelle zu entwickeln.“

„Da wir immer mehr Gesundheitsorganisationen beim Aufbau von Datenintelligenz unterstützen, freuen wir uns, Shaip auf dem Databricks Market begrüßen zu dürfen. Durch die Nutzung unserer Information-Intelligence-Plattform und der Delta-Sharing-Technologie ist die umfangreiche Sammlung von Gesundheitsdatensätzen von Shaip, einschließlich wichtiger EHR-Daten und Diktattranskripte von Ärzten aus verschiedenen medizinischen Fachgebieten, jetzt für unsere Kunden nahtlos zugänglich. Diese Zusammenarbeit ermöglicht es Gesundheitsteams, wertvolle Dateninformationen aus den hochwertigen medizinischen Daten von Shaip zu gewinnen und so Innovationen in der Gesundheitsanalytik und KI voranzutreiben“, sagte Jay Bhankharia, Senior Director of Expertise Partnerships bei Databricks.

Erweiterung des Datenangebots

Zusätzlich zu den derzeit verfügbaren Datensätzen plant Shaip, sein Angebot auf dem Databricks Market um mehrere kommende Datensätze zu erweitern. Dazu gehören:

• Doctor Audio Verbatim und SOAP-Notizen Bereitstellung detaillierter klinischer Erkenntnisse.
• Längsdaten bietet einen umfassenden Überblick über die Patientenreisen im Laufe der Zeit.
• Standardmäßig (OTS) kommentierte Datensätze, umfasst Named Entity Recognition (NER), Entity Linking, POS-Tagging, Datensegmentierung und Chunking. Darüber hinaus sind ICD-10-CM- und CPT-kodierte Daten, SNOMED und HCPCS-Codeanmerkungen enthalten.

Diese zusätzlichen Datensätze werden Gesundheitsfachkräften und Forschern weiterhin hochwertige Daten für die Entwicklung fortschrittlicher KI- und maschineller Lernmodelle zur Verfügung stellen.

Verpflichtung zu Datenschutz und Compliance

Shaips Engagement für Datenschutz und ethische KI-Entwicklung stellt sicher, dass alle Datensätze anonymisiert werden und den HIPAA-Vorschriften entsprechen, wodurch eine sichere Grundlage für verantwortungsvolle Innovationen in der KI im Gesundheitswesen geschaffen wird.

Über Shaip

Shaip ist führend bei KI-Datenlösungen und hat sich auf die Bereitstellung hochwertiger Trainingsdaten für das Gesundheitswesen und darüber hinaus spezialisiert. Shaip verpflichtet sich zur Einhaltung höchster Datenschutz- und Sicherheitsstandards und stellt sicher, dass vertrauliche Gesundheitsinformationen mit größter Sorgfalt und unter Einhaltung aller relevanten Vorschriften behandelt werden. Weitere Informationen über Shaip finden Sie unter www.shaip.com

Entdecken Sie, wie die Daten von Shaip Ihre Gesundheitsforschung und KI-Modelle verändern können, indem Sie unsere Auflistung auf der Web site erkunden Databricks Market noch heute.

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Title: Anubhav Saraf

Titel: Marketingdirektor

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