Публикации по теме 'data-labeling'
ИИ и аннотация данных для производства и промышленной автоматизации
Промышленная автоматизация относится к использованию технологий для управления и оптимизации промышленных процессов, таких как производство, транспортировка и логистика. Это может включать использование автоматизированного оборудования, такого как роботы и конвейерные ленты, а также компьютерных систем и программного обеспечения для контроля и управления работой этих машин. Целью промышленной автоматизации является повышение эффективности, точности и скорости производственных процессов..
Искусственный интеллект и качество данных: вопрос на миллион долларов
В контексте создания систем искусственного интеллекта, таких как машинное обучение, часто возникает вопрос «Как получить хорошие данные для обучения алгоритмов? Качество данных — это вызов. Как нам это преодолеть?»
И количество данных, и качество данных одинаково важны для систем искусственного интеллекта. В то время как такие варианты, как предварительно упакованные данные, публичный краудсорсинг и частные краудсорсинги, считаются способными решить проблему количества данных,..
Как избежать риска безопасности, передав маркировку данных на аутсорсинг
Если вы участвуете в команде проекта по искусственному интеллекту, которая имеет массивные данные, требующие маркировки для машинного или глубокого обучения, вы участвуете в гонке за пригодные для использования данные . Аутсорсинг кажется самым простым решением. Но что происходит, когда маркировка данных включает защищенные или частные данные? Каковы риски безопасности, связанные с аутсорсингом маркировки ваших данных ? Вот краткий ответ: вам нужно внимательно изучить своего..
Как IntelinAir создавала наборы данных высочайшего качества с помощью SuperAnnotate
Обзор компании
IntelinAir использует возможности аналитики аэрофотоснимков, компьютерного зрения, глубокого обучения и мобильных технологий для предоставления фермерам поддержки принятия решений на основе данных в реальном времени, что помогает им более эффективно управлять своими операциями.
Проблема
IntelinAir создавала аннотации с точностью до пикселя для своих проектов аннотации аэрофотоснимков. Они искали платформу, которая могла бы предоставлять более качественные аннотации..
Умная вода: маркировка данных с помощью активного обучения и H2O.ai
Интуиция
Данные - это пища для ИИ. Для машинного обучения или обучения с учителем золотые метки являются ключевыми для моделей, чтобы распознать закономерность в данных. Однако в реальных данных обычно трудно получить большой объем помеченных данных, например, сведения о поиске, темы новостей, автопилот и т. Д. Недавно Ангрю Нг выступил с докладом на тему MLOps: From Model -центричный на ИИ, ориентированный на данные , где он упомянул идею от больших данных к хорошим данным. Хорошие..
👀Разметка данных в цифрах и инсайтах
—
Одной из трудоемких и важных частей в обучении ИИ-алгоритма является разметка данных, которая забирает 80% всех человеческих усилий всего процесса.
«По данным Global Market Insights, рынок этикетирования/аннотаций в 2019 году составил $700 млн. Они ожидают, что к 2026 году этот рынок вырастет до $5,5 млрд при росте на 30% (CAGR).
Рынок маркировки данных молодой и начал стремительно расти после того, как компании поняли, что зарплата Data Scientist легко может достичь $190..
За счет плохо размеченных данных
Эта статья в блоге была изменена на основе выступления Нихила Кумара на конференции ODSC West 2019 на тему Расходы на плохо размеченные данные .
Введение
Вы когда-нибудь задумывались, что происходит, когда вы тренируете модель машинного обучения на действительно плохих данных? В этой статье мы покажем влияние неверных данных на модель машинного обучения. В частности, мы берем хороший набор данных, способствующий моделированию, и искажаем данные двумя разными способами...
