Публикации по теме 'training-data'
Человек в цикле машинного обучения
Когда у вас есть достаточно большой набор данных, алгоритм может принимать точные решения на его основе. Однако сначала машина должна научиться правильно определять соответствующие критерии и, таким образом, делать правильный вывод. Вот где в игру вступает человеческий интеллект: машинное обучение с использованием «человека в контуре» (HITL) объединяет человеческий и машинный интеллект, образуя непрерывный круг, в котором алгоритм обучается, тестируется и настраивается. С каждым циклом..
Учебные данные для обработки естественного языка
Произносимые слова, которые вы используете при регулярном общении с другими людьми, известны как естественный язык. Еще недавно машины не могли этого понять. Однако специалисты по данным уже работают над системами искусственного интеллекта, способными понимать естественный язык, открывая двери для огромного потенциала и будущих достижений.
Что такое обработка естественного языка?
Программное обеспечение с возможностями обработки естественного языка (NLP) может читать, понимать,..
Курирование данных: ключевой этап подготовки данных AI/ML
Курирование данных для ИИ — это процесс отбора, очистки и организации данных, чтобы сделать их пригодными для использования в приложениях ИИ и машинного обучения. Целью обработки данных является предоставление высококачественных, точных и актуальных данных для обучения и улучшения моделей ИИ. Этот процесс включает в себя удаление нерелевантных или избыточных данных, исправление ошибок, заполнение отсутствующих значений и обеспечение согласованного формата данных. Предоставляя..
Как избежать риска безопасности, передав маркировку данных на аутсорсинг
Если вы участвуете в команде проекта по искусственному интеллекту, которая имеет массивные данные, требующие маркировки для машинного или глубокого обучения, вы участвуете в гонке за пригодные для использования данные . Аутсорсинг кажется самым простым решением. Но что происходит, когда маркировка данных включает защищенные или частные данные? Каковы риски безопасности, связанные с аутсорсингом маркировки ваших данных ? Вот краткий ответ: вам нужно внимательно изучить своего..
Каковы текущие проблемы при разработке робототехники с искусственным интеллектом на основе машинного обучения?
Робототехника — одна из самых инновационных разработок машинного обучения (МО) и искусственного интеллекта (ИИ).
Раньше он выполнял повторяющиеся типы задач, где не было изменений в шаблоне. Но теперь, благодаря машинному обучению, робототехника с искусственным интеллектом становится менее элегантной, способной самостоятельно принимать решения и выполнять различные типы задач или действий без вмешательства человека.
ИИ в робототехнике
Когда роботы достаточно хорошо обучены..
Radiant MLHub в 2021 году: реализация экосистемы
Автор Хамед Алемохаммад , исполнительный директор и главный специалист по анализу данных, Radiant Earth Foundation
В декабре 2019 года мы публично запустили Radiant MLHub , первый облачный репозиторий с открытым доступом для наборов геопространственных обучающих данных. С тех пор мы постоянно публиковали новые наборы данных и расширяли экосистему вокруг Radiant MLHub.
Идея Radiant MLHub родилась весной 2018 года после нескольких обсуждений и отзывов членов сообщества и спонсоров...
Практические аспекты глубокого обучения
В этой статье вы узнаете о практических аспектах того, как заставить вашу нейронную сеть работать хорошо, начиная с таких вещей, как:
I) Настройка гиперпараметров
II) Как настроить ваши данные,
III) Как убедиться, что ваш алгоритм оптимизации работает быстро
Чтобы мы могли научить ваш алгоритм обучения в разумные сроки. мы поговорим о проблеме машинного обучения сотовой связи , рандомизации и некоторых приемах, позволяющих убедиться в правильности реализации вашей нейронной..
