Публикации по теме 'data-labeling'


Облегчение боли для врачей, маркирующих данные
Эта статья изначально была опубликована в блоге Encord, который вы можете прочитать здесь . Эрик Ландау Я начал заниматься физикой, но бросил (извините, взял отпуск) свою докторскую диссертацию на первом курсе и долгое время занимался количественными финансами. Таким образом, из всех возможных тем для моей первой рецензируемой опубликованной статьи: оптимизация портфолио , сигнатуры темной материи , теория функционала плотности , я остановился на на тему… рисования..
Поиск специалистов по аннотациям данных  — ключевая задача для проектов машинного обучения
Научный подход и вдумчивая оценка упрощают процесс выбора хорошего аннотатора данных. Имея в своем распоряжении систему оценки, вы можете легко решить проблемы, связанные с составлением списка, и ускорить процесс, что сделает возможным более быстрое выполнение ИИ. Из-за проблем процесс выбора хорошего аннотатора данных можно упростить, следуя научному подходу и вдумчивой оценке. С появлением ИИ для бизнеса аннотация данных становится все более популярной. До 2027 года в..
Как определить успешное НЛП?
Успешный НЛП прост с точки зрения конечного пользователя: Знать, что я хочу сказать и что делать — как обычный человек. Совершение правильных действий. Давая правильный ответ. Так называемый искусственный интеллект, эталоном которого является человек, в основном относится к определенной области взаимодействия человека с компьютером. Настоящая сложность НЛП заключается в процессе анализа — анализ текста не означает простое распознавание содержания некоторых слов или предложений...
Технологии искусственного интеллекта в помощь сельскому хозяйству. Можно ожидать будущего — Часть 2
«Сельское хозяйство» — один из самых многообещающих сценариев применения ИИ и МО Представьте себе, что существует по крайней мере 40 основных процессов, которые необходимо отслеживать, выделять и контролировать одновременно в этих крупных сельскохозяйственных районах, часто с сотнями акров в качестве базовой единицы планирования. Существуют основные проблемы, имеющие большое практическое значение, которые, как ожидается, будет решать ML, включая углубленный анализ изменений погоды,..
Знакомство с тем, что маркировать
Вас интересуют такие области исследований, как активное, самостоятельное и полу-контролируемое обучение, а также то, как мы можем оптимизировать наборы данных, а не модели глубокого обучения? Вы в хорошей компании, и эта запись в блоге расскажет вам об этом все! В этом посте вы узнаете больше о нашем пути в качестве молодой компании в этой новой области и наших знаниях о том, почему и как мы можем улучшить модели глубокого обучения, сосредоточив внимание на оптимизации наборов данных...
Как использовать рабочие процессы V7 для разделения больших изображений на патчи
Узнайте, как использовать веб-перехватчики, аннотации V7 и серверы REST для разделения карт, аэрофотоснимков и медицинских изображений на фрагменты. Эта статья изначально была опубликована на сайте V7 ( Как использовать рабочие процессы V7 для разделения больших изображений на патчи) Работа с большими файлами изображений может стать настоящей головной болью. Они загружаются целую вечность и используют кучу места для хранения. Если вы используете облачное решение для управления и..
Маркировка данных: почему это так важно для успеха машинного обучения
Вы устали чувствовать себя крошечным муравьем в гигантских джунглях данных? Ты не один. Компании любого размера изо всех сил пытаются осмыслить огромные объемы данных, которые они собирают ежедневно. Но что, если я скажу вам, что есть способ превратить эти джунгли в красивый, ухоженный сад? Введите прогнозную аналитику без кода. Представьте себе прогнозирование поведения клиентов, оптимизацию маркетинговых стратегий и принятие решений на основе данных без написания единой строки..