Публикации по теме 'data-labeling'
Эффективная маркировка данных для НЛП с помощью Argilla Spaces в 🤗 Hub
В этой статье представлено пошаговое руководство по развертыванию инструмента маркировки данных НЛП Argilla в Hugging Face Spaces для эффективной маркировки и сбора отзывов.
Argilla — это инструмент маркировки данных с открытым исходным кодом для высокоэффективных рабочих процессов с участием человека в цикле и MLOps. Argilla состоит из (1) сервера и веб-приложения для маркировки и курирования данных и (2) библиотеки Python для создания рабочих процессов аннотирования данных в..
3 компонента масштабирования маркировки качественных данных для машинного обучения
Корпоративные инвестиции в искусственный интеллект (ИИ) растут. В недавнем опросе O’Reilly Media 61% респондентов указали, что искусственный интеллект (ИИ) был самой важной инициативой их компании в области данных. По прогнозам International Data Corporation , в этом году расходы на ИИ вырастут во всем мире до $35,8 млрд.
И хотя инвестиции в приложения искусственного интеллекта и машинного обучения могут изменить любую отрасль и упростить задачи в каждом бизнесе, алгоритмы..
Xtreme1 v0.6.0 : поддержка интеграции пользовательских моделей и усовершенствование функций импорта и экспорта данных.
Мы рады сообщить о выходе Xtreme1 v0.6 . После пары недель упорной работы это обновление теперь доступно для загрузки.
В этом обновлении Xtreme1 предоставляет пользователям возможность интегрировать собственную модель. Кроме того, улучшен эффект отображения карты подобия.
Мы понимаем, что у некоторых пользователей возникают проблемы с форматами данных при загрузке и экспорте данных. Для решения этой проблемы мы обновили нашу документацию, которую можно найти в Документах и..
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..
Ахиллесова пята ИИ
Прочтите Статью Рональда Шмельцера в Forbes о том, что потребность в чистых данных является ахиллесовой пятой ИИ :
Мусор на входе - мусор на выходе. Нет ничего более верного в компьютерных науках, особенно в случае с искусственным интеллектом. Алгоритмы машинного обучения очень зависят от точных, чистых и хорошо помеченных обучающих данных, из которых можно извлечь точные результаты. Если вы обучаете свои модели машинного обучения с помощью мусора, неудивительно, что вы получите..
Аннотации к медицинским изображениям: полное руководство
Машинное обучение меняет мир медицины и здравоохранения, позволяя профессионалам диагностировать пациентов лучше и быстрее, чем раньше. Но для обучения моделей машинного обучения нам нужны качественные аннотированные медицинские изображения. Здесь в игру вступает аннотация медицинских изображений.
ML может произвести революцию во всем медицинском процессе, с момента поступления пациента в учреждение до момента его ухода.
Тем не менее, обучение нейронных сетей и моделей машинного..
9 методов маркировки толпы прямо у вас под носом: 3. Механизмы категоризации контента
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.
3. Механизмы категоризации контента
Сегментация контента, который пользователи создают с помощью..
