Публикации по теме 'annotation-tools'


Как получить максимальную отдачу от аннотации данных
«Проводите больше времени со своими данными». Как специалист по данным или специалист по машинному обучению, вы, вероятно, слышали этот совет больше раз, чем можете сосчитать. Знакомство с данными способствует пониманию проблемной области, что, в свою очередь, приводит к лучшим моделям и решениям. Но как это сделать на практике? Сам факт того, что нам нужно об этом напоминать, предполагает как минимум некоторую неясность. Один из способов ближе познакомиться с вашими данными — принять..
Создание экстрактора именованных сущностей для факторов риска COVID-19
Как извлечь информацию из огромного массива данных Как извлечь информацию, содержащуюся в нескольких предложениях, из сотен тысяч документов? Как вы аннотируете огромный корпус текста? В этом руководстве мы обучаем и создаем распознаватель именованных сущностей (NER) для обнаружения факторов риска COVID-19, используя один из крупнейших доступных наборов медицинских данных. Датасет: шнур-19 Набор данных cord-19 содержит более 500 000 исследовательских работ о COVID-19 и других..
33% поставщиков технологий инвестируют более 1 миллиона долларов в искусственный интеллект в двух…
Недавний опрос Gartner показал, что треть организаций-поставщиков технологий и услуг с планами в области технологий искусственного интеллекта (ИИ) заявили, что их инвестиции превысят 1 миллион долларов в следующие два года. Подавляющее большинство респондентов (87%), считающих технологию искусственного интеллекта своей основной областью инвестиций, считают, что с настоящего момента до 2022 года инвестиции в отрасли будут расти умеренными или быстрыми темпами. Эррол Расит,..
Нужен инструмент для аннотирования данных с открытым исходным кодом? Мы вас прикрыли!
В Блоге прошлой недели о местах, где аннотации данных играют роль в жизненном цикле MLOps, мы получили много разговоров и отзывов от читателей. Понятно, что аннотации должны играть роль в истории, которую мы рассказываем о MLOps, если известно, что подход, ориентированный на данные, приносит пользу. Здесь, в ZenML, мы с энтузиазмом относимся к тому, как мы можем поддержать интеграцию этих моделей поведения и практик в рамках более широкого жизненного цикла машинного обучения, поэтому мы..
Какие есть компании, специализирующиеся на маркировке данных для AI и ML, и преимущества аутсорсинга для них?
Маркировка данных — это процесс создания данных, которые включают в себя тексты, изображения и видео, делая их узнаваемыми или понятными для машин. Данные помечаются с помощью определенной техники, такой как аннотация изображений, для маркировки изображений, что делает различные объекты распознаваемыми с помощью компьютерного зрения и помогает моделям машинного обучения использовать такие данные для прогнозирования будущего. И сбор таких размеченных данных в огромном количестве..
Ускорьте маркировку изображений с помощью трансферного обучения (код не требуется)
Наличие больших наборов данных с высококачественными аннотациями является квинтэссенцией любой задачи компьютерного зрения, связанной с глубокими нейронными сетями. К сожалению, процесс аннотирования тысяч изображений требует много времени и человеческих ресурсов. Следовательно, для многих компаний и университетских исследователей время аннотации и масштабируемость становятся основной проблемой при масштабировании их исследовательского проекта или бизнеса. В этой статье я расскажу, как..
Пороговый подход к динамической сегментации кожи
Динамическая сегментация кожи - пороговый подход Лучший способ получить цвет кожи человека - это определить лицо, а затем получить цвет сегментированных участков. Один из примеров изображения показан ниже как изображение аннотации ограничивающей рамки. Подтверждение концепции (POC): здесь представлен один из методов сегментирования кожи с использованием методов роста области и фазы оптического потока. Шаг 1: Я выделил лицо из фотографии и получил..