Представьте, что вы фотографируете кошку в своем районе, и в вашей камере есть фильтр на основе ИИ, который вы использовали для обнаружения животных. К сожалению, он обнаружил кошку как собаку. Итак, вы снова пробуете другую кошку, но на этот раз сосредоточившись более пристально. Удивительно, но на этот раз фильтр не ошибается и правильно определяет кота как кота. Следовательно, обычно возникает вопрос, что заставило тот же алгоритм обнаружения кошек с искусственным интеллектом потерпеть..

Обзор проекта TACK Гражданская инфраструктура, такая как мосты и туннели, напрямую связана с общим экономическим и демографическим ростом стран во всем мире. Большинство этих инфраструктур стареют и все больше подвержены катастрофическим сбоям, которые приводят к гибели людей и высоким затратам. Чтобы предотвратить повреждение и отказ инфраструктуры, недавно были определены строгие правила техники безопасности. По этой причине администраторам дорог требуются более эффективные системы..

Качественные данные — это основа отличных приложений компьютерного зрения. Но что происходит, когда у вас недостаточно данных? В предыдущей статье мы рассмотрели ваши варианты получения наборов данных для компьютерного зрения . В этой последующей статье мы более подробно рассмотрим лучшие практики для одного из этих вариантов: создания собственных настраиваемых наборов данных. Мы рассмотрели эту тему на недавнем вебинаре Создание вашего следующего набора данных для машинного..

Ежегодно в автомобильных авариях погибает более 1,3 миллиона человек, а более 50 миллионов человек получают серьезные травмы. Это почти 4000 человек в день. Наибольшему риску подвержены водители в развивающихся странах. Только 54% автомобилей в мире находятся в развивающихся странах, но 90% автомобильных аварий со смертельным исходом происходят в этих странах. Даже в самых богатых странах травмы и смерть, связанные с транспортными средствами, напрямую связаны с личными доходами и..

За последние несколько лет машинное обучение довольно успешно решило несколько проблем с внедрением нейронных сетей, распознавания объектов, воздушных технологий, беспилотных автомобилей и многого другого. Цель машинного обучения — автоматизировать задачи, выполняемые людьми, а следующие шаги — автоматизировать задачи инженеров и специалистов по данным. Автоматизированное машинное обучение имеет решающее значение, поскольку оно позволяет специалистам по данным экономить ресурсы и..