Публикации по теме 'data-labeling'


Собственные и аутсорсинговые услуги аннотирования данных
Аннотации данных — это процесс просмотра необработанных образцов данных и добавления к ним значимых и информативных меток. Данные в этом контексте могут быть любыми типами данных, такими как изображения, видео, аудио и текст. Таким образом, метка данных или тег — это просто идентифицирующий элемент, объясняющий, что такое часть данных. Это первый шаг в разработке модели машинного обучения или ИИ. Маркировка данных обеспечивает контекст, чтобы модель могла извлечь из него уроки...
ИИ и аннотация данных для электронной коммерции
Мы живем в условиях экономики впечатлений, где клиенты хотят персонализированного опыта. Вместо стратегии «один размер подходит всем», которая использовалась в прошлом, они предпочли бы посетить магазин электронной коммерции и удовлетворить свои потребности индивидуально. Предприятия во всем мире используют ИИ, чтобы предоставлять потребителям уникальные товары, которые, скорее всего, их заинтересуют. С другой стороны, качественное аннотирование данных будет иметь решающее значение для..
Можете ли вы солгать своей модели? (1/3)
Мы пытались «солгать» нашей модели классификации, вводя неверно маркированные данные и анализируя результаты… [Соавторами этой статьи являются Дженнифер Прендки и Аканкша Девкар из Alectio, и она была опубликована в Analytics Vidhya] Специалисты по обработке данных, вы когда-нибудь задумывались, сколько классов вам следует использовать при работе над проблемой классификации? Если это так, вы не одиноки. Конечно, часто количество занятий определяется бизнес-проблемой, которую вы..
Видение общей картины с вашими данными ИИ
Достижение высокого уровня точности в маркировке данных жизненно важно для многих практических применений. Например, если приложение аннотация для автономных транспортных средств не соответствует даже небольшому проценту, то, что может показаться незначительной деталью в рамках нескольких изображений произведения, может в совокупности означать полную поломку и нарушение безопасности и жизни водителей или пешеходы. Эту же концепцию можно понять проще, если мы подумаем о настенной росписи..
Как HUMAN Protocol революционизирует взаимодействие человека с машиной в рамках ИИ
Как HUMAN Protocol революционизирует взаимодействие человека с машиной в рамках ИИ Искусственный интеллект определяется способностью машин делать выбор на основе «искусственного» понимания мира. Хотя существует множество примеров того, как продукты ИИ превосходят обычный человеческий интеллект, есть много областей, в которых продукты ИИ не справляются с кажущимися простыми задачами. Этому есть много объяснений. Связь между человеком и машиной ограничена, что подразумевается..
Полное руководство по маркировке данных: как маркировать данные для машинного обучения
Искусственный интеллект (ИИ) управляет будущим, и вы должны быть готовы к тому, что он получит конкурентное преимущество. Машинное обучение (ML) - это подмножество ИИ, которое предоставляет программным приложениям возможность обнаруживать закономерности и делать точные прогнозы. ML дал нам беспилотные автомобили, фильтрацию спама в электронной почте, обнаружение трафика и многое другое. Чтобы обучить модели машинного обучения высочайшего качества, вам необходимо снабдить их алгоритм..
Искусственный интеллект и автоматизация должны быть: люди в цикле
Несмотря на достижения в области машинного обучения (МО), искусственного интеллекта (ИИ) и автоматизации, сохраняется потребность в участии человека в процессах и решениях, которые мы стремимся автоматизировать. В своей недавней серии блогов об обработке исключений я отметил, что исключения настолько распространены, что все эксперты по машинному обучению должны разработать план для каждого проекта по их устранению. Я также встретился с этими тремя отраслевыми экспертами, чтобы..