Публикации по теме 'data-labeling'
Что такое семантическая сегментация изображений и типы для глубокого обучения?
Аннотации изображений становятся единственной техникой, которая может обеспечить правильное визуальное восприятие машин с помощью алгоритмов компьютерного зрения. Существуют различные методы, используемые для аннотации изображений, семантическая сегментация - одна из них, используемая для создания обучающих данных для глубокой нейронной сети.
Что такое семантическая сегментация?
Это процесс сегментации каждого пикселя изображения в его области, имеющей семантическое значение с..
Создайте проект NLP от нуля до героя (4): маркировка данных
Маркировка данных, без сомнения, является критически важным этапом рабочего процесса любого проекта машинного обучения. Здесь мы готовим учебный материал для наших студентов или, скорее, наши модели машинного обучения.
Маркировка данных или аннотация данных определяется как процесс маркировки данных , будь то изображения, текстовые файлы или видео, и добавления значимых меток для обеспечения контекста, чтобы модель машинного обучения может извлечь из этого уроки.
Сначала мы..
9 методов навешивания ярлыков толпой прямо у вас под носом: 4. Зрительская аудитория
Оригинальные способы, с помощью которых технологические компании заставляют пользователей маркировать свои данные
Этот пост является частью серии, посвященной методам аннотирования высококачественных данных с помощью добровольных усилий пользователя. Ознакомьтесь со ссылками на введение и другие методы в нижней части этой статьи .
С учетом сказанного, приятного чтения.
4. Зрители
Это относится к динамике пользователей, потребляющих контент, просто нажимая кнопку..
Каков правильный процесс аннотации данных для обучения алгоритмам машинного обучения?
Аннотирование данных в мире ИИ — один из наиболее важных процессов, обеспечивающих доступность набора обучающих данных для алгоритмов машинного обучения. А модель искусственного интеллекта на основе компьютерного зрения нуждается в аннотированных изображениях, чтобы сделать различные объекты узнаваемыми для лучшего понимания окружающей среды.
Процесс аннотирования данных включает в себя от сбора данных до маркировки, проверки качества и проверки, что делает необработанные данные пригодными..
Мировой масштаб превышает 10 миллиардов долларов, и специальные роботы могут стать золотой дорожкой
В 2021 году капитал снова вложил большой энтузиазм в роботов
Сначала посмотрите на главу ВК. Sequoia Capital трижды подряд увеличивала свою компанию по производству мобильных роботов Hairou Innovation и дважды вкладывала капитал в Mecamand Machine. Кроме того, известные венчурные капиталисты, такие как Source Code Capital и Wuyuan Capital, часто делают шаги в области робототехники.
Почему спустя четыре года роботы снова привлекут крупных производителей и капитал?
В настоящее..
Тенденции развития рынка приложений искусственного интеллекта в Китае в 2021 году
Трансформация и применение технологии искусственного интеллекта в Китае будут способствовать росту доходов предприятий
1. Компании сосредотачиваются на возможностях самоисследования ИИ, чтобы стимулировать рост доходов
С точки зрения предприятий, которые применяли проекты ИИ, 61% компаний выбрали независимый путь НИОКР. 40% предприятий предпочитают использовать AIPD/SDK для адаптации сторонней платформы искусственного интеллекта и осуществления сотрудничества между отраслью,..
Использование обучения с полуучителем для маркировки больших или сложных наборов данных
Машинное обучение и искусственный интеллект широко определяются как создание процессов для воспроизведения человеческого познания. Это часто еще более романтизируется как будущий путь вперед к развитию систем с человеческим пониманием, сознанием и разумом. Однако достижение этого будущего требует значительных человеческих усилий для очистки, маркировки, аннотирования и маркировки данных, чтобы обогатить их до уровня качества, необходимого для создания полезных моделей машинного..
