Часть того, что мы являемся подразделением обучающих данных сегодняшних (и завтрашних) крупнейших инициатив в области искусственного интеллекта и машинного обучения, означает, что мы каждый день общаемся с людьми, создающими самые крутые вещи. Слышать о том, чем занимаются наши клиенты и что у них в планах, настолько интересно — это технологии будущего! Также интересно: беседы с потенциальными клиентами. Многие из этих специалистов такие же, как и наши клиенты до регистрации: создают..

Наше руководство по обработке естественного языка на языках мира На первый взгляд, в обработке естественного языка (NLP) нет недостатка в ресурсах. Эта область может похвастаться активным исследовательским сообществом, которое постоянно создает и совершенствует модели для таких вариантов использования, как ответы на вопросы, распознавание именованных сущностей, анализ настроений и многое другое. Большие наборы данных — обязательное условие для любой языковой модели на основе..

Эффективность без усилий с trainYOLO В компьютерном зрении точная маркировка поз человека играет решающую роль в широком спектре приложений, от распознавания действий до спортивной аналитики. Хотя уже есть некоторые предварительно обученные модели, такие как, например, Ultralytics YOLOv8, они часто требуют некоторой тонкой настройки для решения поставленной задачи. Однако процесс аннотирования скелетов человеческих поз вручную часто занимает много времени и утомителен. Признавая эту..

Это еще одна часть серии блогов Spare5 Беседы о машинном обучении . Каждую неделю наш специалист по контенту, Кэсси, делится кратким изложением недавней беседы, которую мы провели с командой машинного обучения и потенциальным клиентом — что они создают, как сегодня обрабатывают обучающие данные и т. д. Подробнее о серии здесь . Сегодня я просматривал заметки, пытаясь выбрать, какую беседу осветить на этой неделе, и чувствуя себя не вдохновленным всем, что я пролистал, * когда я..

Часто в реальном мире мы видим, что ярлыки отсутствуют для многих проблем. Например, возьмем данные о клиентах банка: мы часто обнаруживаем, что в данных отсутствуют ярлыки и другие столбцы с характеристиками. На приведенной ниже диаграмме показаны различные типы возможных сценариев, которые могут возникнуть в реальной жизни. МЕТОД-1. Допустим, у вас есть ярлыки только для нескольких точек данных. Что делать дальше? Изучите ансамблевую технику, такую ​​как упаковка, чтобы изучить..