quality match
Konfigurierbare, effiziente Lösungen für das Data Bootstrapping im Bereich Computer Vision.
Quality Match ist auf die Verbesserung von Computer-Vision-Datensätzen spezialisiert und liefert hochperformante, auditierbare Daten für KI-Anwendungen. Mit ihrer HARI Software-Suite, bestehend aus HARI X-Plore und HARI X-Ray, ermöglichen sie eine präzise Datenanalyse und effizientes Qualitätsmanagement. Die proprietäre Bootstrapping-Methode reduziert die Kosten für die Datensatzbeschaffung und -annotation im Vergleich zu herkömmlichen Methoden erheblich. Das Ziel ist es, Entwicklern zu helfen, flexible und präzise KI-Modelle schneller und kostengünstiger zu erstellen und dabei hohe Qualitätsstandards zu sichern.
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Über die Firma Quality Match GmbH
Quality Match hat sich darauf spezialisiert, die Entwicklung von KI durch die Bereitstellung besserer visueller Daten zu revolutionieren. Das Unternehmen bietet konfigurierbare und effiziente Data-Bootstrapping-Lösungen an, die darauf abzielen, hochperformante und auditierbare Datensätze für Computer-Vision-Anwendungen zu schaffen. Durch den strategischen Data-Bootstrapping-Ansatz können Unternehmen präzise und spezialisierte Trainingsdatensätze aus großen Mengen von Daten, die von Grundmodellen generiert wurden, gewinnen und somit flexible KI-Modelle zu einem Bruchteil der üblichen Kosten konstruieren.
Die zentrale Technologie ist die HARI Suite ("Highly Actionable Real-Time Insights"), die in zwei Hauptkomponenten unterteilt ist: HARI X-Plore und HARI X-Ray. HARI X-Plore dient als Plattform für die detaillierte Dateninspektion und -analyse, ermöglicht das Auffinden von Edge Cases und die Klärung von Taxonomie-Fragen. HARI X-Ray hingegen optimiert das Datenmanagement und die Qualitätssicherung (QA) durch die Erstellung effizienter QA-Pipelines mittels Entscheidungsbäumen und Visual Question Answering, um statistische Garantien für die Datensatzqualität zu gewährleisten.
Der Ansatz von Quality Match führt zu erheblichen Ressourceneinsparungen und einer Steigerung der Genauigkeit im Vergleich zu traditionellen Annotationsmethoden. Das Unternehmen legt Wert auf transparente und auditierbare Qualitätsprozesse, um zukünftige Vorschriften wie den EU AI Act und ISO-Standards zu erfüllen. Durch die Fokussierung auf die Identifizierung von Fehlern, Edge Cases und die Verfeinerung von Taxonomien trägt Quality Match maßgeblich zur Steigerung der Zuverlässigkeit und Präzision von Machine Learning Modellen bei.
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