De førende data-labelingsvirksomheder i 2025
Data-annotering og -labeling spiller en afgørende rolle i den overvågede træning af store sprogmodeller og andre typer datadrevne maskinlæringsmodeller. Da data-annotering er både tids- og ressourcekrævende, outsourcer AI-udviklere det ofte til specialiserede udbydere. I dette indlæg vil vi guide dig gennem de førende data-labelingsvirksomheder verden over i 2025.
Bedste data-labeling & annoteringsvirksomheder i 2025
Her er et overblik over nogle af de mest prominente virksomheder inden for data-labeling:
- Cogito Tech
- Appen
- TELUS International
- TaskUs
- iMerit
- CloudFactory
- SuperAnnotate
- Anolytics
Dybdegående kig på udvalgte virksomheder
Cogito Tech
Cogito Tech er en førende leverandør af dataløsninger, der specialiserer sig i data-labeling og annoteringstjenester. De tilbyder et bredt spektrum af data-annoteringer til applikationer på tværs af computervision og naturlig sprogbehandling (NLP) for at træne AI og maskinlæringsmodeller. Deres løsninger strækker sig til finjustering af generative AI-modeller, såsom store sprogmodeller (LLM’er), ved hjælp af teknikker som Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF).
Nøglefunktioner: Anerkendt af Financial Times som en af de hurtigst voksende virksomheder i USA, erfaren arbejdsstyrke, understøttelse af flere datatyper (billeder, tekst, lyd og video), omfattende erfaring, høj datasikkerhed og skalerbarhed.
Appen
Appen er en af de førende data-annoteringsvirksomheder, der leverer forskellige datasæt af høj kvalitet til opbygning af AI og ML i forskellige brancher. Platformen er blevet brugt i tusindvis af projekter og har behandlet og mærket milliarder af dataenheder.
Nøglefunktioner: Global arbejdsstyrke med specialister, der taler over 200 sprog, omfattende annoteringstjenester, skalerbare løsninger og AI-drevet effektivitet.
TELUS International
TELUS International leverer data-annoteringstjenester til virksomheder over hele verden. Platformen understøtter flere datamodaliteter, inklusive tekst, lyd, video, billeder, sensordata og geolokationsdata.
Nøglefunktioner: Mere end to årtiers erfaring i AI-relaterede projekter, specialiseret global arbejdsstyrke og AI-assisteret labeling og revision.
Konklusion
Med den hurtige udvikling af AI er det afgørende at vælge den rigtige leverandør af træningsdata, og det kræver grundig research. Virksomheder, der bygger AI-modeller, skal sammenligne forskellige funktioner såsom nøjagtighed, ekspertise, skalerbarhed, compliance og etik samt omkostninger for at træffe en informeret beslutning. Eftersom AI gennemsyrer alle aspekter af livet, er datatransparens og etik blevet mere presserende og påvirker direkte pålideligheden, retfærdigheden og ansvarligheden af AI-systemer.
