Публикации по теме 'data-labeling'
7 главных причин, по которым брендам необходимо машинное обучение в их бизнесе
Машинное обучение — одна из самых интересных новых разработок в области технологий. Самое главное, системы машинного обучения и искусственного интеллекта обучаются сами по себе. Однако это может звучать как начало научно-фантастической истории ужасов; сегодня это кажется многообещающим почти для всех в промышленном секторе.
Машинное обучение позволяет владельцам бизнеса и предпринимателям делать больше за меньшее время и помогает сосредоточиться на рынке для достижения лучших..
Важность аннотации данных для машинного обучения
Аннотации данных слова или маркировка данных появляются, когда кто-то говорит о реализации проекта AI или ML. Так что же такое машинное обучение или искусственный интеллект? Основная предпосылка машинного обучения заключается в том, что компьютерные системы и программы могут улучшать свои результаты способами, которые напоминают человеческие когнитивные процессы, без прямой помощи или вмешательства человека, чтобы дать нам понимание. Другими словами, они становятся самообучающимися..
Advanced Streamlit: состояние сеанса и обратные вызовы для инструмента маркировки данных
Примеры состояния сеанса Streamlit и обратных вызовов в созданном мною инструменте маркировки данных.
В настоящее время создать веб-приложение с помощью Streamlit очень просто, но есть ограничения при создании чего-то сложного. Одна из них - отсутствие состояния, поскольку переменные в коде будут повторно инициализироваться каждый раз, когда мы взаимодействуем с виджетом. Хорошая новость заключается в том, что Streamlit теперь имеет встроенную поддержку состояния сеанса и функцию..
НЛП и его использование | Услуги по маркировке данных | Аннотации | Маркировщик данных
Обработка естественного языка — это ветвь искусственного интеллекта, которая позволяет машинам читать, понимать и интерпретировать человеческий язык. Основное внимание уделяется взаимодействию между человеческим языком и наукой о данных.
Большинство методов, используемых в NLP, зависят от машинного обучения и глубокого обучения для извлечения ценности из человеческого языка.
Как работает НЛП?
Первый шаг в НЛП зависит от типа используемого приложения. В случае голосовых систем..
Услуги и процессы аннотации данных
Без данных обучения не может быть модели машинного обучения
Аннотация к данным
Техника аннотации Данные используется для того, чтобы объекты были узнаваемыми и понятными для моделей машинного обучения. Это критически важно для развития отраслей машинного обучения (ML), таких как распознавание лиц, автономное вождение, беспилотные летательные аппараты, робототехника и многие другие приложения искусственного интеллекта.
Аннотации данных - это процедура обработки необработанных..
Более быстрый R-CNN - использование сети предложений регионов для обнаружения объектов
Введение
Обнаружение объектов - краеугольный камень компьютерного зрения. Это связано как с распознаванием изображений, так и с сегментацией изображений. Если распознавание изображений выводит классификационную метку для идентифицированного объекта, а сегментация изображения создает понимание объектов на сцене на уровне пикселей, обнаружение объектов определяет местонахождение объектов в изображениях или видео, позволяя отслеживать и подсчитывать их. Это позволяет использовать..
Как собирать данные для компьютерного зрения?
Алгоритмы компьютерного зрения — это не волшебство. Им нужны данные для работы, и они могут быть настолько хороши, насколько хороши данные, которые вы вводите. Разработка алгоритмов компьютерного зрения зависит от больших объемов данных, из которых в процессе обучения извлекается множество сущностей, отношений и кластеров. Чтобы расширить и обогатить корреляции, сделанные алгоритмом, ему нужны данные из разных источников, в разных форматах, о разных бизнес-процессах.
Сбор и подготовка..
