Публикации по теме 'data-annotation-services'


ИИ в инновационных приложениях безопасности
Заводская система безопасности Системы мониторинга в ключевых областях мониторинга, таких как периметры фабрики, производственные линии, фабричные площади, офисы, входы на этаж, развертываются для обеспечения круглосуточного охвата и удаленного визуального управления. Благодаря обнаружению действий персонала в режиме реального времени на экране камеры можно немедленно подать сигнал тревоги, чтобы уведомить персонал фонового мониторинга, чтобы сэкономить персонал и расходы на..
Как правильно аннотировать изображения, отслеживание видео, текстовые аннотации, полигональные аннотации и изображения…
Как точно аннотировать изображения, отслеживание видео, текстовые аннотации, аннотации полигонов и сегментацию изображений для повышения эффективности вашего проекта машинного обучения . Аннотации к данным, сегментация изображений и отслеживание видео являются важными компонентами приложений компьютерного зрения и машинного обучения. Аннотирование данных — это процесс маркировки и тегирования данных, таких как изображения и видео, чтобы сделать их более значимыми и понятными для..
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,..
Руководство по обеспечению качества маркировки данных в машинном обучении
Производительность модели машинного обучения зависит от качества обучающих данных. Согласованность и правильность помеченных данных в машинном обучении используются для оценки качества. Консенсус по бенчмаркам, обзор, альфа-тест Кронбаха — вот некоторые из стандартных процедур для расчета качества обучающих данных. Одним из наиболее важных аспектов вашей работы является определение того, какое сочетание этих процессов обеспечения качества лучше всего подходит для вашего проекта...
Искусственный интеллект и умный дом — Часть 1
Умный дом Отношения между искусственным интеллектом и умными домами относительно близки. Ведь цель этого продукта – позволить людям наслаждаться более комфортной и удобной жизнью. Каково определение интеллекта? Если вы используете технологию, чтобы показать это, это взаимодействие человека и компьютера . Взаимодействие человека и компьютера относится к процессу обмена информацией между человеком и компьютером с использованием определенного языка диалога для выполнения..
Анализ инструмента аннотирования данных — Как использовать LabelMe
Оглавление Общее введение в LabelMe Сравнение инструментов аннотирования данных Анализ LabelMe Пользовательский интерфейс Рабочий процесс Выходной формат Как использовать LabelMe LabelMe — Общее введение 1. Описание: веб-инструмент для создания аннотаций с открытым графическим изображением (расположение на Github: https://github.com/wkentaro/labelme) . 2. Цена: бесплатно 3. Функции: поддерживает аннотацию изображения для многоугольника, прямоугольника, круга, линии и..
Высококачественные наборы обучающих данных для машинного обучения ИИ от Data Annotate
Data Annotate — это новый, но высококвалифицированный и опытный поставщик услуг маркировки данных, использующий передовые технологии для создания обучающих наборов данных мирового класса для разработки моделей искусственного интеллекта на основе компьютерного зрения. Это универсальное решение для данных обучения машинному обучению, необходимых для робототехники, дронов, беспилотных автомобилей и других автономных устройств или машин на основе компьютерного зрения. Что делает аннотация..