Публикации по теме 'dataannotations'
Технологии искусственного интеллекта в помощь сельскому хозяйству. Можно ожидать будущего — Часть 2
«Сельское хозяйство» — один из самых многообещающих сценариев применения ИИ и МО
Представьте себе, что существует по крайней мере 40 основных процессов, которые необходимо отслеживать, выделять и контролировать одновременно в этих крупных сельскохозяйственных районах, часто с сотнями акров в качестве базовой единицы планирования. Существуют основные проблемы, имеющие большое практическое значение, которые, как ожидается, будет решать ML, включая углубленный анализ изменений погоды,..
Ключевые ошибки, которых следует избегать при обучении модели ИИ
При обучении вашей модели ИИ крайне важно использовать широкий набор данных и тщательное тестирование, чтобы убедиться, что ваша модель работает надежно. По мере того, как технологически продвинутые ИИ с машинным обучением становились с годами, также было бесчисленное количество инцидентов, когда неправильно обученная модель ИИ приводила к веселым, но катастрофическим результатам. Вот несколько распространенных ошибок, о которых следует помнить при обучении модели, чтобы предотвратить..
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..
Задавайте правильные вопросы перед аутсорсингом службы аннотирования данных!!
Есть плюсы и минусы выбора правильной службы аннотаций, и каждая организация будет иметь уникальный набор потребностей и ресурсов, которые определят наилучшее решение для вашей организации.
Есть несколько ключевых моментов для сравнения любой организации, которые вы можете учитывать при выборе того, подходит ли вам строительство или покупка. К ним относятся проблемы бизнеса, финансовые инвестиции и опыт команды.
Какой тип данных и сколько данных вам нужно для решения и подачи вашей..
Краткий анализ четырех ключевых технологий автономного вождения — Часть 1
Согласно данным, предоставленным Всемирной организацией здравоохранения в мае 2017 года, ежегодно в мире происходит около 1,25 млн смертей в результате дорожно-транспортных происшествий, что эквивалентно 3500 человек, погибающих в дорожно-транспортных происшествиях каждый день. Журналисты СМИ узнали из Национальной конференции по безопасности труда, что в 2016 году в Китае произошло 60 000 дорожно-транспортных происшествий, а число погибших достигло 41 000 человек.
Для повышения..
Пример использования услуги маркировки - Видеоаннотации - Распознавание номерных знаков автомобиля
Распознавание автомобильных номерных знаков
Благодаря постоянным инновациям в области технологий и приложений «Ai + IoT» во всем мире растет строительный бум «умных городов». Индустрия интеллектуальных перевозок, являющаяся ключевой частью строительства, находится в стадии быстрого роста.
Netvision Telecom - технологическая компания, расположенная в Южной Корее, специализирующаяся на связи и развитии сетей. В настоящее время компания реализует проект интеллектуальной системы..
Какие есть компании, специализирующиеся на маркировке данных для AI и ML, и преимущества аутсорсинга для них?
Маркировка данных — это процесс создания данных, которые включают в себя тексты, изображения и видео, делая их узнаваемыми или понятными для машин. Данные помечаются с помощью определенной техники, такой как аннотация изображений, для маркировки изображений, что делает различные объекты распознаваемыми с помощью компьютерного зрения и помогает моделям машинного обучения использовать такие данные для прогнозирования будущего.
И сбор таких размеченных данных в огромном количестве..
