Vou fazer rotulagem de imagens especializada, anotação de dados, análise e visualização

Rotulagem de dados confiável, verificada por QA, para treinamento de IA por um pesquisador de Harvard.

Eu rotulo e anoto dados do jeito que equipes de pesquisa fazem: seguindo diretrizes claras, com uma segunda verificação de qualidade e uma taxa de erro reportada, para você saber exatamente com o que está treinando.

O que eu rotulo:

Classificação de texto e sentimento

Tagging de intenção, tópico e moderação de conteúdo

Reconhecimento de entidades nomeadas (NER)

Classificação e tagging de imagens

Codificação de pesquisas e respostas abertas

Avaliação de saída de LLM e classificação de preferência

O que você recebe:

CSV ou JSON limpo, pronto para sua pipeline

Segunda verificação de QA com rechecagem às cegas em uma amostra

Casos extremos sinalizados, não adivinhados silenciosamente

Relatório de consistência e equilíbrio de classes

Métricas de confiabilidade entre avaliadores (Premium)

Por que me escolher: Construo pipelines de dados em Python e R para equipes de pesquisa na Harvard Medical School, Columbia University e Universidade de Washington, incluindo trabalhos de confiabilidade e validação em escalas clínicas. Sei que rótulos ruins não só adicionam ruído, como ensinam seu modelo a aprender errado. Me envie uma amostra dos seus dados e vou te dizer honestamente se sou a pessoa certa.