Публикации по теме 'data-labeling-service'


Анализ настроений и рассказывание историй
ML в современном сторителлинге Команда Кларифаи С более чем миллиардом загрузок и более чем 5 миллионами авторов каждый месяц оценка и сортировка историй стала невозможной для Wattpad вручную. Это становится особенно очевидным, если учесть, насколько сложными должны быть истории. Существует разнообразный набор строительных блоков, из которых состоит великолепная история, включая жанр, грамматику, тон, диалоги, структуру предложений, сеттинг и персонажей, и это лишь некоторые из них...

Выберите правильный алгоритм машинного обучения | Услуги по маркировке данных | Аннотации | Маркировщик данных
Выбор правильного алгоритма машинного обучения — сложная задача, поскольку он играет важную роль в успехе вашего проекта ИИ. Вы должны выбрать из ряда факторов, прежде чем выбрать тот, который лучше всего подходит для вашего варианта использования или бизнес-задачи. В этом блоге мы познакомим вас со списком основных факторов, которые помогут вам выбрать правильную модель для конкретной задачи. Прежде чем мы начнем, давайте рассмотрим различные типы алгоритмов машинного обучения:..

НЛП и его использование | Услуги по маркировке данных | Аннотации | Маркировщик данных
Обработка естественного языка — это ветвь искусственного интеллекта, которая позволяет машинам читать, понимать и интерпретировать человеческий язык. Основное внимание уделяется взаимодействию между человеческим языком и наукой о данных. Большинство методов, используемых в NLP, зависят от машинного обучения и глубокого обучения для извлечения ценности из человеческого языка. Как работает НЛП? Первый шаг в НЛП зависит от типа используемого приложения. В случае голосовых систем..

Введение в: рынки труда и биржи в протоколе HUMAN
Введение в: рынки труда и биржи в протоколе HUMAN Для создания функциональных продуктов ИИ требуется огромное количество целевых данных. Несмотря на то, что доступно множество предварительно размеченных данных, отрасль страдает от серьезных ограничений в услугах по разметке данных и типах обучения ИИ, доступных в масштабе. Для создания новых релевантных продуктов ИИ практики не могут просто использовать исторические данные , иначе они рискуют усугубить предвзятость ; вместо этого..