Haré anotación de datos, análisis sentimental y verdad fundamental.
Experto en automatización n8n, creador de tiendas de suplementos de péptidos
Acerca de este Servicio
Anotación de datos precisa para machine learning y AI
Todo modelo de AI confiable comienza con datos de entrenamiento limpios y precisos. Ayudo a equipos de ML y empresas a llegar allí mediante anotaciones expertas, análisis de sentimientos y etiquetado de objetos diseñados para plataformas como Amazon SageMaker Ground Truth.
Anotación de imágenes y videos
Cuadros delimitadores, polígonos, segmentación y puntos clave para detección y clasificación de objetos entregados en formatos COCO, Pascal VOC, YOLO o personalizados.
Análisis de sentimientos
Texto clasificado como Positivo, Negativo o Neutral, además de etiquetas personalizadas para necesidades específicas de la industria, exportado en JSON o CSV compatible con Ground Truth.
Etiquetado de objetos
Anotación de una o varias clases con segmentación perfecta a nivel de píxel, diseñada para escalar en grandes conjuntos de datos sin sacrificar precisión.
Por qué trabajar conmigo
- Anotaciones de alta precisión y revisadas por calidad
- Con formato compatible con Ground Truth, listas para entrenar datasets
- Salida limpia en CSV, JSON o XML
- Entrega rápida y confidencialidad total
Datos precisos significan un modelo más inteligente. Hablemos de tu proyecto.
Lenguaje de programación:
Python
•
SQL
•
Java
•
MLflow
•
Amazon SageMaker
Marcos:
Scikit-learn
•
DeepPy
•
Google ML Kit
•
SimpleCV
•
PyTorch
FAQ
Traducción automática
¿Tienes experiencia con datos de entrenamiento para LLM/IA generativa, o solo con ML tradicional?
Sí, trabajo tanto en anotaciones tradicionales de ML (etiquetado de imágenes/textos) como en tareas específicas de LLM como clasificación de respuestas, etiquetado de preferencias y creación de conjuntos de datos de instrucciones.
¿Cómo manejas la privacidad y confidencialidad de los datos, especialmente con conjuntos de datos sensibles?
Todos los datos se manejan bajo estricta confidencialidad. Estoy dispuesto a firmar un NDA antes de compartir archivos, y los datos se eliminan de mis sistemas tras finalizar el proyecto, a menos que se acuerde lo contrario.
¿Cuál es tu proceso de control de calidad y cómo sé que las anotaciones son precisas?
Utilizo un proceso de revisión en varias etapas: anotación inicial, revisión propia según tus directrices y una verificación final de precisión antes de la entrega. Para proyectos grandes, puedo proporcionar un lote de muestra para tu aprobación.
¿Puedes trabajar directamente en nuestra herramienta existente (Label Studio, CVAT, SageMaker, Scale AI, etc.), o necesitas que configure algo?
Puedo trabajar directamente en tu plataforma existente como Label Studio, CVAT, SageMaker Ground Truth u otras. Si aún no tienes una herramienta configurada, puedo recomendarte una según las necesidades de tu proyecto.
¿Cobras por hora, por etiqueta o por dataset, y qué afecta el precio?
El precio depende de la complejidad de la tarea: clasificación simple se cobra por elemento, mientras que segmentación detallada o datasets grandes se cotizan por proyecto tras revisar una muestra. Con gusto te proporciono una estimación clara antes de comenzar.

