Занимаюсь подготовкой обучающих данных для машинного обучения — это моя основная специализация уже не первый год. Беру на себя весь путь от сырого материала до готового датасета: обвожу объекты рамками и полигонами на фотографиях, размечаю сегментацию, раскладываю тексты по категориям, размечаю тональность и намерения, выделяю именованные сущности для задач NER, а также обрабатываю аудио — от транскрибации до маркировки звуковых событий. Перед тем как ставить первую метку, я всегда договариваюсь о правилах: составляем внятную инструкцию, описываем спорные ситуации и строим таксономию, ведь именно неоднозначные метки, а вовсе не архитектура сети, чаще всего портят итоговое качество модели.
Отдельно уделяю внимание единообразию и проверке. Разбиваю объём на небольшие партии, сверяю их с эталонными примерами, считаю совпадение между разметчиками — так вы в любой момент видите реальную надёжность данных. Все неочевидные кейсы я не прячу, а выношу на обсуждение и добавляю в инструкцию, поэтому по мере роста датасет только уточняется. Свободно чувствую себя в популярных инструментах разметки, подстраиваюсь под ваш процесс и отдаю материал ровно в нужном виде — COCO, YOLO, JSONL или ваша индивидуальная схема.
Могу собрать небольшой пробный набор, чтобы обкатать схему разметки, или вести проект вдолгую, поддерживая датасет в чистоте и с версиями. К вашим данным отношусь как к фундаменту будущей модели: держу связь, укладываюсь в сроки и заранее предупреждаю о проблемах в исходниках вместо того, чтобы гадать втихую.
— Рамки, полигоны и семантическая сегментация на изображениях
— Категоризация текстов, разметка тональности и намерений
— Выделение именованных сущностей (NER) и разметка фрагментов
— Обработка аудио: транскрибация и маркировка звуковых событий
— Составление инструкций, таксономии и правил для спорных случаев
— Проверка качества: эталоны, согласованность разметчиков, ревью
— Выгрузка в COCO, YOLO, JSONL и любых кастомных форматах
Отдельно уделяю внимание единообразию и проверке. Разбиваю объём на небольшие партии, сверяю их с эталонными примерами, считаю совпадение между разметчиками — так вы в любой момент видите реальную надёжность данных. Все неочевидные кейсы я не прячу, а выношу на обсуждение и добавляю в инструкцию, поэтому по мере роста датасет только уточняется. Свободно чувствую себя в популярных инструментах разметки, подстраиваюсь под ваш процесс и отдаю материал ровно в нужном виде — COCO, YOLO, JSONL или ваша индивидуальная схема.
Могу собрать небольшой пробный набор, чтобы обкатать схему разметки, или вести проект вдолгую, поддерживая датасет в чистоте и с версиями. К вашим данным отношусь как к фундаменту будущей модели: держу связь, укладываюсь в сроки и заранее предупреждаю о проблемах в исходниках вместо того, чтобы гадать втихую.
— Рамки, полигоны и семантическая сегментация на изображениях
— Категоризация текстов, разметка тональности и намерений
— Выделение именованных сущностей (NER) и разметка фрагментов
— Обработка аудио: транскрибация и маркировка звуковых событий
— Составление инструкций, таксономии и правил для спорных случаев
— Проверка качества: эталоны, согласованность разметчиков, ревью
— Выгрузка в COCO, YOLO, JSONL и любых кастомных форматах
