Искусственный интеллект (ИИ) может быть настолько сильным, насколько надежны данные, которые ему передаются. Учитывая, что качество и количество обучающих данных напрямую связаны с производительностью алгоритма ИИ. Сегодня не редкость огромные объемы данных. Однако, если вы хотите использовать его для обучения моделей машинного обучения и глубокого обучения, вам придется обогатить данные, прежде чем вы сможете использовать их для развертывания, тестирования и настройки. Для 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..

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..

Только в последние годы мир стал свидетелем значительного скачка в технологиях, который поставил компьютерное зрение в список приоритетов многих отраслей. Технология компьютерного зрения меняет деловой мир благодаря своей способности понимать содержимое цифровых изображений и видео. Это позволяет машинам точно идентифицировать и классифицировать изображения на основе возможностей глубокого обучения. Компьютерное зрение можно использовать в различных отраслях промышленности для..

Исторически сложилось так, что животноводство всегда было децентрализованным, в таком масштабе, что несколько человек могли собраться вместе и управлять им. И еще десять лет назад у большинства животноводов не было доступа к современным технологиям, таким как высокоскоростной интернет, смартфоны и дешевая вычислительная мощность. Сейчас оба эти условия быстро меняются. ИИ обещает точное животноводство. Искусственный интеллект позволяет производителям анализировать данные, полученные..

Преодоление «барьера безопасности» является обязательным условием для масштабирования Недавно из-за дорожно-транспортного происшествия с беспилотным автомобилем Weilan концепция автономного вождения вызвала много споров. В споре Tesla также столкнулась с расследованием Национальной администрации безопасности дорожного движения. Понятно, что расследование напрямую указывает на его автоматическую систему помощи при вождении Autopilot или затрагивает 765 000 автомобилей Tesla. 20..