Публикации по теме 'training-data'
Важные компоненты Наборы данных машинного обучения
Данные и алгоритм — два наиболее важных компонента, необходимых для машинного обучения. Здесь возникает вопрос, что важнее с точки зрения качества — хорошие данные или хороший алгоритм могут помочь только в разработке эффективных моделей ИИ для работы с лучшими результатами.
На самом деле и Хорошие данные , и Хороший алгоритм очень важны для разработки моделей на основе машинного обучения. Но тут вопрос в том, что важнее?
Предположим, у вас лучшее качество или, скажем, хорошее..
Использование роботов с искусственным интеллектом для помощи на зимних Олимпийских играх 2022 года
Во время обратного отсчета 100 дней до зимних Олимпийских игр 2022 года в Пекине журналистов, приходящих в «Ледяной куб» для интервью, привлекли интеллектуальные роботы, которые постоянно курсируют перед ними. Роботы имеют разную форму и выдающиеся «рабочие» возможности. Есть роботы-уборщики, роботы-дезинфекторы и роботы для доставки еды 5G. Внешний вид робота не только обеспечивает удобство для нашей повседневной жизни, но и становится красивым пейзажем.
Среди них самым популярным..
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,..
Как улучшить обслуживание клиентов с помощью преобразования текста в речь
По данным iiMedia Research, интеллектуальное обслуживание клиентов в Китае быстро растет. Ожидается, что к 2030 году китайский рынок искусственного интеллекта достигнет 1 трлн юаней, а среднегодовой темп роста составит 33,3%. Среди них интеллектуальное обслуживание клиентов как важная ветвь корпоративных приложений искусственного интеллекта, по консервативным оценкам, составляет 20%.
Как одно из наиболее зрелых приложений коммерциализации искусственного интеллекта, интеллектуальное..
Повышение безопасности, затрат и эффективности приема данных с помощью соединений Diffgram
Построение моделей машинного обучения включает в себя перемещение больших объемов данных через набор процессов, которые добавляют или удаляют информацию об исходных данных и в конечном итоге передаются в процесс обучения для построения модели ИИ.
Diffgram — это инструмент, который помогает управлять всем этим, от приема до аннотирования данных и вплоть до процесса обучения. Мы довольно успешно помогли многим специалистам по данным и инженерам машинного обучения в этом процессе. Но когда..
Проблемы больших наборов данных с открытым исходным кодом для обнаружения зданий в Африке
Советы, рекомендации и предупреждения при создании модели машинного обучения для обнаружения зданий с использованием эталонных данных с открытым исходным кодом.
Автор Сара Вербич. Работу исполнили Сара Вербич, Дэвис Перессутти , Нейц Весел , Матей Батич , Жига Лукшич, Ян Гершак, Матик Любей и Ника Оман Кадунц.
Мы хотели создать большой обучающий набор данных для автоматического обнаружения зданий в Африке, поэтому для этой цели мы рассмотрели наборы данных с открытым..
3 компонента масштабирования маркировки качественных данных для машинного обучения
Корпоративные инвестиции в искусственный интеллект (ИИ) растут. В недавнем опросе O’Reilly Media 61% респондентов указали, что искусственный интеллект (ИИ) был самой важной инициативой их компании в области данных. По прогнозам International Data Corporation , в этом году расходы на ИИ вырастут во всем мире до $35,8 млрд.
И хотя инвестиции в приложения искусственного интеллекта и машинного обучения могут изменить любую отрасль и упростить задачи в каждом бизнесе, алгоритмы..
