Публикации по теме 'data-labeling'


Как, черт возьми, вы создаете стратегию обучения данным для машинного обучения?
Создание моделей искусственного интеллекта и машинного обучения для создания бизнес-решения — это эволюционный процесс. Не все модели ИИ дают 100% точные результаты. Точность результатов повышается по мере обработки соответствующих высококачественных данных. Проще говоря, если вы пытаетесь построить модель ИИ для улучшения продукта или устранения лазеек в работе, вам необходимо убедиться, что ваша модель ИИ каждый день учится на данных, которые она обрабатывает. Это означает,..
AgriTech: как маркировка данных и технологии искусственного интеллекта используются в эволюции сельского хозяйства
– Написано Мананьей Сеноной, Габриэллой Лупини и отредактировано Ридхой Мусой для Enlabeler Маркировка данных и технологии искусственного интеллекта оказали огромное влияние на развитие сельскохозяйственной отрасли. Поэтому неудивительно, что маркировка данных и технологии искусственного интеллекта находятся в центре современных достижений в современном сельском хозяйстве. Его влияние было настолько огромным, что он повлиял на сельскохозяйственную отрасль, создав собственную отрасль под..
Подготовка набора данных соответствует экспериментам с моделями с превосходным искусственным интеллектом и кометным машинным обучением
В соавторстве с Друв Наир, специалист по данным в Comet Когда дело доходит до проектов машинного обучения, суровая правда заключается в том, что обучение только одной модели на одной версии набора данных не приведет к созданию готовой к производству модели. Весь жизненный цикл машинного обучения по своей природе глубоко итеративный и взаимозависимый . Для данного проекта создание набора данных и разработка модели, несомненно, потребуют многочисленных циклов. Более того, внесение..
Типы аннотаций к изображениям | Классификация, обнаружение возражений, сегментация
В разделе Разметка данных в двух словах мы упомянули, что ИИ может находить объекты и делать прогнозы тогда и только тогда, когда он обучился и обучился метаданными. В этой статье давайте рассмотрим 3 вида вездесущей маркировки изображений: классификацию, обнаружение объектов и сегментацию, которые используются для обучения ИИ, помогая ему распознавать объекты и узнавать правду, чтобы делать прогнозы. Что такое аннотация изображения? Аннотирование изображения — это процесс..
Быстрее добраться до «земной правды»
Как компания Spiral Data адаптировала конвейер маркировки данных машинного обучения, чтобы сократить время, затрачиваемое на маркировку, более чем на 90 % (и повысить удовлетворенность клиентов!). Вы можете узнать больше о нашей платформе данных AI/ML здесь . Мы можем провести прямую зависимость между количеством проектов данных, завершенных Spiral Data, и сложностью и масштабом данных проекта. Наша платформа AI/ML обеспечивает процесс обработки данных, поэтому функции платформы..
Чему я научился за первый месяц в Y Combinator
Эта статья изначально была опубликована в блоге Encord, который вы можете прочитать здесь . Эрик Ландау Для контекста: я являюсь соучредителем Encord , компании в текущей зимней партии 2021 года. Мы сосредоточены на создании программного обеспечения для улучшения маркировки данных для компьютерного зрения. Прежде чем написать это, я просмотрел как можно больше сообщений, которые смог найти (не заходя дальше первой страницы Google) от людей, пишущих о своем опыте YC. Их..
Маркировка данных в 2023 году: новые тенденции и будущие требования к впечатляющим результатам
Маркировка данных и аннотации играют решающую роль в различных инициативах в области машинного обучения и искусственного интеллекта, и в последние годы потребность в точной и надежной маркировке данных быстро растет. В результате предприятия все больше осознают важность маркировки данных для успеха своих проектов. Но что такое маркировка данных и как она повлияет на бизнес в 2023 году? Кроме того, о каких новых тенденциях следует знать компаниям, чтобы определить будущее маркировки данных?..