Основные изменения коснулись интерфейса платформы. Теперь у «Маркера» есть англоязычная версия, а также платформа дает более широкие возможности визуализации размеченных данных, что делает работу специалистов нагляднее и удобнее. 

 

Новые функции появились у технологии Active Learning, ускоряющей работу разметчика за счет параллельного обучения, — встроенная в «Маркер» нейросеть «наблюдает» за действиями асессера, после чего начинает самостоятельно «видеть» нужные данные. Добавлены новые инструменты, которые позволяют достичь более высокой скорости разметки данных при работе с изображениями — Magic Wand и One-Shot. Magic Wand автоматически выделяет объект и минимизирует необходимость ручной корректировки. One-Shot позволяет выбрать нужный объект на эталонном примере, после чего нейросеть начнет самостоятельно находить аналогичные объекты на других изображениях. 

 

«Маркер» позволяет настраивать инструмент максимально тонко, что помогает сервису «узнавать» совсем небольшие детали в материалах. Новые алгоритмы в разы экономят время разметчиков, сокращая стандартный процесс с 2 минут до 0,5 секунды.

 

Другим важным обновлением стала поддержка платформой формата данных dicom. Он используется в медицинских сканированиях. Новый интерфейс позволяет перемещаться по срезам изображения и использовать «Маркер» для «умных» решений в медицине. 

 

В плане работы с аудиоданными в «Маркер» интегрировали нейросетевую модель для автоматической транскрибации голоса в текст, что экономит время разметчиков, которые могут брать в работу уже почти готовый текст, а не расшифровывать его полностью с нуля. Новые инструменты — нарезка аудиозаписи на нужные фрагменты и устранение шумов — делают процесс разметки еще более удобным, а результат более качественным

 

Команда «Наносемантики» также улучшила логику управления проектами в «Маркере»: теперь задания можно группировать в коллекции, что значительно облегчает процесс распределения задач между разметчиками. Специалисты могут видеть все этапы выполнения работы и сразу отмечать моменты, требующие корректировки. 

 

В будущем разработчики планируют внедрить расширенную статистику для отображения выполненных специалистами заданий. Это позволит детально оценить эффективность каждого сотрудника и оптимизировать управление рабочими процессами.

 

«”Наносемантика” создала платформу “Маркер”, чтобы облегчить клиентам важный и дорогостоящий этап создания нейросетей — разметку данных. На собственном опыте мы поняли, что от качества датасета зависит конечный продукт, будь то привычный чат-бот или продвинутый цифровой двойник. Самые продвинутые языковые модели сегодня требуют привлечения тысяч профессиональных разметчиков, что съедает львиную долю бюджета проекта и повышает планку доступа к технологиям искусственного интеллекта. Частичная автоматизация процесса разметки данных за счет технологии активного обучения нейросети “Маркера” снижает расходы на асессеров многократно. А более удобный функционал для контроля за проделанной работой делает итоговый результат  заметно качественнее», – говорит Станислав Ашманов, генеральный директор «Наносемантики». 

«Наносемантика» — ведущий российский производитель решений и продуктов на основе нейросетей. За 18 лет на рынке ИТ-компания разработала более 12 собственных интеллектуальных продуктов и платформ, реализовала свыше 130 проектов для бизнеса. Команда из научных сотрудников и разработчиков обладает обширной базой знаний и практик в области машинного обучения.