Appen は月間 665,840 訪問、前月比成長率 +0.2%、料金体系料金は要問い合わせを記録しています。Lunit は月間 29,181 訪問、成長率 -12.8%、料金体系料金は要問い合わせを記録しています。
フロンティアAIモデル向けの人手検証済み学習データと評価サービス
フロンティアAIモデル向けの人手検証済み学習データと評価サービス
CoT推論トレース、専門家レベルのRLHF、SFTデモンストレーション、敵対的レッドチーミングを最高性能モデル向けに提供。
ゴールデントラジェクトリ、RL環境設計、失敗モード分類、ソフトウェアエンジニアリング課題に基づく深いエージェント評価。
多言語ASRと会話音声データ、表現豊かなTTSアノテーション、VLM学習データ、動画アクションラベリング、音声エージェント評価。
LiDAR点群ラベリング、マルチカメラセンサフュージョン、ロボット実演トラジェクトリ、ワールドモデルロールアウト、身体性インタラクションログ。
がんの早期発見と精密腫瘍学のための医療AI
2D・3Dマンモグラフィを深層学習で解析し、疑わしい病変をマークすることで乳がんの早期発見と見落としの削減を支援します。
胸部X線を解析し、結節などの潜在的な異常を強調して、症例の多い画像診断部門のトリアージを迅速化します。
病理スライドから腫瘍浸潤リンパ球と免疫表現型を定量し、免疫療法研究に貢献します。
HER2、PD-L1 などのマーカーに対応したAI支援の免疫組織化学定量。uIHC と遺伝子発現予測ツールを含み、標準化されたスコアリングを実現します。
特化型好み調整や調査のためにチームと検証済みの人間参加者を直接結びつけますが、管理されたエンドツーエンドのラベリングパイプラインがありません。
カスタムソフトウェアと専属の専門家チームを組み合わせて複雑な業務を処理しますが、個別対応のサービスとして機能します。
堅牢なデータラベリングツールと自動化ワークフローを組み合わせますが、管理された作業部隊よりもソフトウェアツールに重点を置いています。
エンタープライズ向けのAIトレーニングデータとモデル評価を大規模に提供しますが、価格が高めになることが多いです。
高度なマルチモーダルデータキュレーションおよびアノテーション基盤を提供しますが、ラベリング作業には自前の作業部隊が必要です。
高度なマルチモーダルデータキュレーションおよびアノテーション基盤を提供しますが、ラベリング作業には自前の作業部隊が必要です。
無料・オープンソース無料のAI皮膚・ほくろスキャン、任意で皮膚科医レビュー
特化型本番AIのためのエージェント可観測性・評価・継続的改善プラットフォーム
事前パッケージ化されたAIトレーニングデータセットとカスタムデータ収集サービスを提供しますが、Appenよりもグローバルなクラウドワーカーの規模が小さめです。
無料・オープンソースProvides a flexible open-source annotation platform for self-hosting, but lacks Appen's managed enterprise human workforce services.
無料・オープンソースProvides a flexible open-source annotation platform for self-hosting, but lacks Appen's managed enterprise human workforce services.
