Контроль качества
Используйте встроенные методы и инструменты контроля качества для получения более точной разметки данных.
Масштабируемые проекты
С помощью миллионов исполнителей по всему миру собирайте и размечайте любые объёмы данных с нужной вам скоростью в режиме 24/7.
Эффективность затрат
Экономьте время и деньги, устанавливая удобные для вас сроки и стоимость выполнения заданий.
Бесшовная интеграция
Благодаря открытому API создавайте полностью автоматизированные процессы разметки данных.
Разметка данных для ML-задач
Яндекс.Толока дает возможность контролировать точность и скорость разметки ваших данных для разработки и обучения высокопроизводительных моделей машинного обучения.
Статистика в реальном времени
Настройки платформы позволяют получать актуальную информацию о прогрессе. Используйте детальную аналитику, чтобы оптимизировать скорость, качество и бюджет ваших проектов.
Отзывы о Яндекс.Толоке
Алексей Хахунов, технический директор и основатель Dbrain:
«Яндекс.Толока помогла нам решить задачу распознавания текста в документах, с которыми не справились алгоритмы. Мы отдаем анонимные фрагменты текста в Яндекс.Толоку, квалифицированные исполнители переписывают его и отправляют результат обратно в систему Dbrain для дальнейшего обучения ИИ. Благодаря этому нам удалось закрыть даже самые сложные случаи распознавания у клиентов».
Константин Симончик, директор по науке и сооснователь компании ID R&D:
«С помощью Яндекс.Толоки мы собрали крупнейшую в мире базу из 200 000 уникальных фото- и видеоданных, чтобы защитить биометрические системы от хакеров и научить нейросети отличать живые лица от подделок. В Яндекс.Толоке нас привлек удобный интерфейс, активные исполнители и оптимальное соотношение цены и качества».
Дмитрий Акимов, инженер по данным
VisionLabs:
«Яндекс Толока — это отличный инструмент для обработки данных. С его помощью мы каждый месяц размечаем и собираем тысячи изображений и видео, которые позволяют улучшать работу наших алгоритмов. Мы выбрали Толоку из-за высокой скорости работы исполнителей и их активного участия».
Михаил Бурцев, заведующий лабораторией нейронных сетей и глубокого обучения МФТИ, DeepPavlov.ai:
«Современные технологии машинного обучения невозможны без большого объема обучающих примеров. Чтобы компьютер овладел естественным языком, человек должен „объяснить“, как правильно им пользоваться. Яндекс.Толока позволяет системам разговорного искусственного интеллекта, которые мы разрабатываем на Физтехе, общаться с большим количеством людей и становиться умнее».
Ангелина Галькевич, аналитик компании
Тинькофф:
«Мы используем Яндекс.Толоку, чтобы разметить данные для синтеза и распознавания речи. Через толокеров прошли уже десятки тысяч заданий с аудиофайлами, и результаты мы успешно использовали для обучения наших моделей. Нам нравится стоимость заданий, скорость выполнения и очень быстрая обратная связь. Всё это позволяет оперативно тестировать разные способы разметки и выдвигать гипотезы, а затем выбирать оптимальный подход».
Антон Слесарев, руководитель отдела технологий, направление беспилотных автомобилей в Яндексе:
«Яндекс.Толока — мой любимый сервис Яндекса и первое звено при подготовке данных для ИИ. Чтобы обучить нейронную сеть, нужны десятки тысяч размеченных картинок. Их можно купить по цене от $4, а можно выполнить разметку в Яндекс.Толоке в 10 раз дешевле и получить готовые датасеты для обучения алгоритмов. Эти датасеты мы используем при разработке технологии беспилотных автомобилей».
Команда Яндекс.Карт:
«Наша служба следит за актуальностью данных на Яндекс.Картах: мы обновляем часы работы организаций, добавляем новые, удаляем закрытые. Наши задания толокеры выполняют на улицах города — например, фотографируют таблички с графиком работы. Каждый месяц мы даём 15 миллионов подобных заданий 50 тысячам исполнителей — и только благодаря этому можем поддерживать огромную базу Яндекс.Карт в актуальном состоянии».
Алексей Хахунов, технический директор и основатель Dbrain:
«Яндекс.Толока помогла нам решить задачу распознавания текста в документах, с которыми не справились алгоритмы. Мы отдаем анонимные фрагменты текста в Яндекс.Толоку, квалифицированные исполнители переписывают его и отправляют результат обратно в систему Dbrain для дальнейшего обучения ИИ. Благодаря этому нам удалось закрыть даже самые сложные случаи распознавания у клиентов».
Константин Симончик, директор по науке и сооснователь компании ID R&D:
«С помощью Яндекс.Толоки мы собрали крупнейшую в мире базу из 200 000 уникальных фото- и видеоданных, чтобы защитить биометрические системы от хакеров и научить нейросети отличать живые лица от подделок. В Яндекс.Толоке нас привлек удобный интерфейс, активные исполнители и оптимальное соотношение цены и качества».
Дмитрий Акимов, инженер по данным
VisionLabs:
«Яндекс Толока — это отличный инструмент для обработки данных. С его помощью мы каждый месяц размечаем и собираем тысячи изображений и видео, которые позволяют улучшать работу наших алгоритмов. Мы выбрали Толоку из-за высокой скорости работы исполнителей и их активного участия».
Михаил Бурцев, заведующий лабораторией нейронных сетей и глубокого обучения МФТИ, DeepPavlov.ai:
«Современные технологии машинного обучения невозможны без большого объема обучающих примеров. Чтобы компьютер овладел естественным языком, человек должен „объяснить“, как правильно им пользоваться. Яндекс.Толока позволяет системам разговорного искусственного интеллекта, которые мы разрабатываем на Физтехе, общаться с большим количеством людей и становиться умнее».
Ангелина Галькевич, аналитик компании
Тинькофф:
«Мы используем Яндекс.Толоку, чтобы разметить данные для синтеза и распознавания речи. Через толокеров прошли уже десятки тысяч заданий с аудиофайлами, и результаты мы успешно использовали для обучения наших моделей. Нам нравится стоимость заданий, скорость выполнения и очень быстрая обратная связь. Всё это позволяет оперативно тестировать разные способы разметки и выдвигать гипотезы, а затем выбирать оптимальный подход».
Антон Слесарев, руководитель отдела технологий, направление беспилотных автомобилей в Яндексе:
«Яндекс.Толока — мой любимый сервис Яндекса и первое звено при подготовке данных для ИИ. Чтобы обучить нейронную сеть, нужны десятки тысяч размеченных картинок. Их можно купить по цене от $4, а можно выполнить разметку в Яндекс.Толоке в 10 раз дешевле и получить готовые датасеты для обучения алгоритмов. Эти датасеты мы используем при разработке технологии беспилотных автомобилей».
Команда Яндекс.Карт:
«Наша служба следит за актуальностью данных на Яндекс.Картах: мы обновляем часы работы организаций, добавляем новые, удаляем закрытые. Наши задания толокеры выполняют на улицах города — например, фотографируют таблички с графиком работы. Каждый месяц мы даём 15 миллионов подобных заданий 50 тысячам исполнителей — и только благодаря этому можем поддерживать огромную базу Яндекс.Карт в актуальном состоянии».